opencv2.2编译小结
1. 如果cmake时出现NPP库目录无法找到的错误，需要下载NPP_3.2.16_win_32.zip文件，解压这个文件，把SDK文件夹复制到cuda安装目录下，并添加环境变量为CUDA_NPP_ROOT:cuda目录//SDK。再次进行cmake中的configure和generate。直到configure中不会出现红条再进行generate。其他的那些编译选项如果出问题解决方案也应该类似，无非就是添加对应sdk目录到环境变量中。刚开始用vs2010编译，不能编译with_cuda选项，不能生成opencv_gpu220.lib，原因为nvcc不支持vs2010 的cl版本。
这个opencv的cuda库一直没有编译成功。而且使用opencv已经编译好的那些lib也是无法编写gpu程序，那些程序运行都会出现一个问题：
cmake中添加了with_cuda
机器是nvidia nvs 3100m ,1.2的显卡，直接运行C:/opencv2.2/bin/opencv_test_gpu也会出错！
但是还是出现如下错误：
OpenCV Error: No GPU support (The library is compilled without GPU support) in unknown function, file C:/Users/vp/work/ocv/opencv/modules/gpu/src/precomp.hpp, line 84实际上这个文件根本不存在
int i=cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();结果i=0，表明没有检测到我的显卡
搞了一上午，莫名其妙，不知如何解决。。。
机器是nvidia nvs 3100m ,1.2的显卡，直接运行C:/opencv2.2/bin/opencv_test_gpu也会出错！
但是还是出现如下错误：
OpenCV Error: No GPU support (The library is compilled without GPU support) in unknown function, file C:/Users/vp/work/ocv/opencv/modules/gpu/src/precomp.hpp, line 84实际上这个文件根本不存在
int i=cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();结果i=0，表明没有检测到我的显卡
搞了一上午，莫名其妙，不知如何解决。。。
//后来试了一下，是由于cmake中要把cuda toolkit和sdk的路径都设置对，再重新编译，而且编译opencv_gpu模块是很慢
//运行时，要保证机器有支持cuda的显卡
2.编译opencv_python的debug版本时，需要修改链接库输入中的c:/python26/libs/python26.lib为c:/python26/libs/python26_d.lib，后面这个文件可以从网上下载
3.如果要在python中使用cv库，那么需要把编译目录下的Python26/Libs/site-packages的文件cv.lib,cv.pyd拷贝到python对应的目录C://Python26//Libs//site-packages//opencv下，并运行sys.path.append('C://Python26//Libs//site-packages//opencv')
