c++下opencv的dnn是如何使用cuda时是如何使用GPU计算的

在C++下使用OpenCV的DNN模块时，可以通过以下步骤来使用CUDA进行GPU计算：

确保你的OpenCV安装是支持CUDA的版本，并且已经正确配置了CUDA环境。
创建一个cv::dnn::Net对象，并加载你的模型文件。例如：

cv::dnn::Net net;
net = cv::dnn::readNetFromModelOptimizer(modelFile, configFIle);

将模型加载到GPU上进行加速。可以使用cv::dnn::Net的setPreferableBackend()和setPreferableTarget()方法来设置使用CUDA进行计算。例如：

net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);

将输入数据加载到GPU上。可以使用cv::dnn::blobFromImage()方法将图像数据转换为网络所需的blob格式，并将其传递给网络进行推理。例如：

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, scalefactor, size, mean, swapRB);
net.setInput(blob);

运行前向传播，并获取输出结果。使用cv::dnn::Net的forward()方法进行前向传播计算，并使用cv::dnn::Net的getUnconnectedOutLayers()方法获取网络的输出层。例如：

std::vector<cv::String> outputLayerNames = net.getUnconnectedOutLayersNames();
std::vector<cv::Mat> outputBlobs;
net.forward(outputBlobs, outputLayerNames);

处理输出结果。根据你的具体应用，可以将输出结果进行处理、绘制或保存。

通过以上步骤，你可以使用CUDA在C++下使用OpenCV的DNN模块进行GPU加速计算。请注意，使用CUDA需要安装相应的CUDA驱动和CUDA工具包，并且你的GPU设备需要支持CUDA