要在支持CUDA的系统上安装OpenCV，您可以使用pip来安装支持CUDA的OpenCV版本。OpenCV支持CUDA加速，但需要安装额外的库，如cuDNN和NVIDIA CUDA Toolkit。以下是一般步骤：

1. 安装NVIDIA CUDA Toolkit: 首先，您需要安装NVIDIA CUDA Toolkit。这通常包括CUDA库和CUDA工具。
2. 安装cuDNN: 然后，您需要安装cuDNN，这是NVIDIA提供的库，用于加速深度学习操作。
3. 安装支持CUDA的OpenCV: 最后，您可以使用pip来安装支持CUDA的OpenCV版本。
   以下是一些具体的步骤：

安装NVIDIA CUDA Toolkit

• 访问NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit的最新版本。
• 安装CUDA Toolkit，并确保安装了CUDA库和CUDA工具。

安装cuDNN

• 访问NVIDIA官方网站下载cuDNN的最新版本。
• 解压下载的文件，并将cuda文件夹的内容复制到CUDA Toolkit的安装目录中。

安装支持CUDA的OpenCV

• 打开命令提示符（在Windows上）或终端（在macOS或Linux上）。
• 使用以下命令安装支持CUDA的OpenCV：

pip install opencv-python-headless

这会安装一个不包含GUI组件的OpenCV版本。如果您需要包含GUI组件的版本，可以省略-headless参数。
请注意，上述命令可能需要管理员权限。在某些系统中，您可能需要使用sudo来安装：

sudo pip install opencv-python-headless

安装完成后，您应该能够使用以下命令来确认OpenCV是否支持CUDA：

python -c "import cv2; print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())"

如果输出是一个大于0的数字，那么您的系统上安装了支持CUDA的OpenCV，并且至少有一个GPU支持CUDA。
请确保在安装过程中遵守NVIDIA和OpenCV的使用条款和条件。

可以看到，我们的电脑是不支持cuda加速推理的opencv 的，需要安装支持cuda的opencv

解决办法：

要安装支持 CUDA 的 OpenCV 包以加速截帧处理，你需要遵循以下步骤：

1. 安装 CUDA Toolkit：首先，确保你已经安装了 NVIDIA 的 CUDA Toolkit。你可以从 NVIDIA 官网下载适合你的操作系统的版本。

2. 安装 cuDNN：对于深度学习相关的任务，你可能还需要安装 cuDNN。cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个用于深度神经网络的 GPU 加速库，它是 CUDA 的一个补充。

3. 安装 OpenCV：你可以通过多种方式安装 OpenCV，包括使用包管理器、从源码编译或使用预编译的二进制文件。以下是几种常见的安装方法：

   • 使用 vcpkg（推荐）：vcpkg 是一个用于 C++ 的包管理器，可以很容易地安装 OpenCV 及其 CUDA 支持。

     .\vcpkg install opencv4[core,cuda]:x64-windows
     

   • 从源码编译：如果你更喜欢从源码编译 OpenCV，你需要下载 OpenCV 的源码和 OpenCV Contrib 模块的源码。使用 CMake 进行配置时，确保启用了 CUDA 支持。
   • 使用 Anaconda：如果你使用的是 Anaconda，可以通过创建一个新的虚拟环境并安装 OpenCV 来简化安装过程。

4. 配置环境变量：确保 CUDA 和 cuDNN 的路径已经添加到系统的环境变量中，如 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH（Linux）或 Path（Windows）。

5. 验证安装：安装完成后，你可以通过运行一些简单的测试来验证 OpenCV 是否正确安装并且可以使用 CUDA。

6. 使用 OpenCV 进行截帧加速：一旦 OpenCV 与 CUDA 支持被正确安装，你就可以在你的应用程序中利用它来加速截帧处理。

请注意，安装过程可能会因你的操作系统、CUDA 版本和个人需求而异。如果在安装过程中遇到问题，可以参考 OpenCV 和 CUDA 的官方文档，或在相关技术论坛和社区中寻求帮助。