首先说明，在此次填坑之前已经尝试了很多次在同样环境下安装opencv，包括opencv 2.4版本，均告失败。但借此可能装上了一些必要的依赖。所以这次编译的时候，只出现了这些错误。如果是初次在同样的环境下安装，可能还会报别的错误。比如，我这次就没有出现CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)的错误，可能是因为是opencv3.4版本比较高的原因，3.2有可能出现那个错误。
编译安装opencv不要用默认安装路径（CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local）！！！！！！后续多版本opencv共存时会存在很大问题！！！
完整安装编译过程见文末。
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注意事项：
过程主要参考：Linux Ubuntu16.04 Opencv3（+CUDA9.0）安装记录_差点没学上的xlj的博客-CSDN博客
1，cmake ..时每次都要下载ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz
手动下载好这个文件，地址：opencv_3rdparty/ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz at ippicv/master_20180518 · opencv/opencv_3rdparty · GitHub
然后修改/home/xxx/opencv-3.4.2/opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake , 将47行的 "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
改为手动下载的文件的本地路径，如："file:///home/xxx/cmake_files/"（仅供参考，根据自己的路径填写）
参考：源码编译opencv卡在IPPICV: Download: ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz解决办法_真理永恒-CSDN博客
2，同上，每次都要下载 face_landmark_model.dat，改一下文件读取本地的，不从网上下载。
将opencv_contrib-3.4.2/modules/face/CMakeLists.txt文件的第19行的"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"修改为本地路径，如"file:///home/xxx/cmake_files/"（仅供参考，根据自己的路径填写），即将原来的网址修改为下载的文件保存的路径
参考：ubuntu16.04 安装opencv IPPICV 和 face_landmark_model.dat下载不下来的问题解决_CSDN330的博客-CSDN博客
3，同上。将opencv_contrib-3.4.2解压到opencv-3.4.2目录中，然后进行编译安装，在cmake的过程中 /home/user/opencv-3.4.2/opencv_contrib-3.4.2/modules/xfeatures2d/src 中的如下文件可能下载失败：
\boostdesc boostdesc_bgm.i
boostdesc_bgm_bi.i
boostdesc_bgm_hd.i
boostdesc_binboost_064.i
boostdesc_binboost_128.i
boostdesc_binboost_256.i
boostdesc_lbgm.i\vgg vgg_generated_120.i
vgg_generated_48.i
vgg_generated_64.i
vgg_generated_80.i可以修改 /home/user/opencv-3.4.2/opencv_contrib-3.4.2/modules/xfeatures2d/cmake 中两个下载文件（download_boostdesc.cmake，download_vgg.cmake ）将下载地址改为本地目录。
这些文件的下载地址：
boostdesc: https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/34e4206aef44d50e6bbcd0ab06354b52e7466d26/*, *可以替换为 boostdesc_bgm_hd.i 等。
vgg: GitHub - opencv/opencv_3rdparty at contrib_xfeatures2d_vgg_20160317 下载zip包。
4，如果make -j的过程中报：make[2]: *** No rule to make target `/usr/lib/libnvcuvid.so‘, needed by `lib/libopencv_cudacodec.so.3.1.0‘. Stop.的错误，则重新建立软连接。
参考：http://www.dongcoder.com/detail-730925.html
3，cmake命令（运行通过，请按照自己的情况进行设置，文末附完整过程有解释）：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv/3.4.2 -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/xxx/Downloads/opencv_contrib-3.4.2/modules -D PYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python3 -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -D CUDA_ARCH_BIN="6.1" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D CUDA_FAST_MATH=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_GTK=ON -D WITH_OPENGL=ON -D CUDA_GENERATION=Pascal -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
参考：Linux Ubuntu16.04 Opencv3（+CUDA9.0）安装记录_差点没学上的xlj的博客-CSDN博客（原文有对选项的详细解释）
4，make -j8 时报错
[ 34%] Linking CXX shared library ../../lib/libopencv_videoio.so
/usr/bin/ld: /usr/local/lib/libavformat.a(allformats.o): relocation R_X86_64_32 against `.bss' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC
/usr/local/lib/libavformat.a: error adding symbols: Bad value
collect2: error: ld returned 1 exit status
modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/build.make:386: recipe for target 'lib/libopencv_videoio.so.3.4.2' failed
make[2]: *** [lib/libopencv_videoio.so.3.4.2] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:11230: recipe for target 'modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/all' failed
make[1]: *** [modules/videoio/CMakeFiles/opencv_videoio.dir/all] Error 2
make[1]: *** Waiting for unfinished jobs....
解决：标红部分不管是libavformat.a还是 libavcodec.a 、libavutil.a或libswscale.a引起的报错，都可以先把这几个文件从/usr/local/lib中移动别处先放着，等到编译完成了再放回去。
参考：Ubuntu14.04 64位系统下安装python3.4对应的opencv3.0报错recompile with -fPIC 的解决办法_qingyuanluofeng的专栏-CSDN博客
5，make -j8 时报错
[ 88%] Linking CXX executable ../../bin/example_gpu_multi
/usr/bin/ld: CMakeFiles/example_gpu_multi.dir/multi.cpp.o: undefined reference to symbol '_ZN3tbb18task_group_contextD1Ev'
//usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtbb.so.2: error adding symbols: DSO missing from command line
collect2: error: ld returned 1 exit status
samples/gpu/CMakeFiles/example_gpu_multi.dir/build.make:122: recipe for target 'bin/example_gpu_multi' failed
make[2]: *** [bin/example_gpu_multi] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:47768: recipe for target 'samples/gpu/CMakeFiles/example_gpu_multi.dir/all' failed
make[1]: *** [samples/gpu/CMakeFiles/example_gpu_multi.dir/all] Error 2
make[1]: *** Waiting for unfinished jobs....
解决：如果上面第3步中的BUILD_EXAMPLES=ON，请改成=OFF
参考：文章正在审核中... - 简书
6，至此看到下面这样的结果，编译完成。
...
[100%] Linking CXX shared module ../../lib/cv2.so
[100%] Built target opencv_python3
[100%] Built target opencv_python2
此时再把4中的几个文件放回到/usr/local/lib目录下，比如这样：
$ cd /usr/local/lib$ sudo cp -r /home/xxx/cmake_files/lib* . # 我之前是把这些文件放在cmake_files文件夹下的，可以按照你自己的情况修改======================================================================
7, 出现找不到文件等问题：opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
首先通过locacte cuda.hpp找到这个文件的绝对路径位置
在对应调用这个文件（如include xxx/cuda.hpp）的文件中，将相对路径改为绝对路径。这样就不会找不到。参考
附：完整操作过程如下：
# 1，从官网下载source文件（opencv-3.4.2.zip， opencv_contrib-3.4.2.zip），我用的wget方法，你可以尝试各种办法，只要能下载下来就行
$ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.2.zip
$ wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.2.zip# 2，分别解压到各自不同的文件夹，不用非得把opencv_contrib解压到opencv里面，只要后面cmake时指定好contrib的目录就行
$ unzip opencv-3.4.2.zip
$ unzip opencv_contrib-3.4.2.zip# 3，进入解压后的目录，新建build文件夹
$ cd opencv-3.4.2
$ mkdir build
$ cd build# 4，手动下载ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz和 face_landmark_model.dat这两个文件。保存在本地，如/home/xxx/cmake_files/文件夹下。下载地址分别如下：
https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/blob/ippicv/master_20180518/ippicv/ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat# 5，参考正文1和2，修改opencv-3.4.2/opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake和opencv_contrib-3.4.2/modules/face/CMakeLists.txt这两个文件，把下载网址改成本地保存地址，
如都修改为：
"file:///home/xxx/cmake_files/"参考正文3，修改 /home/user/opencv-3.4.2/opencv_contrib-3.4.2/modules/xfeatures2d/cmake 中两个下载文件（download_boostdesc.cmake，download_vgg.cmake ）将下载地址改为本地目录# 6，开始惊心动魄的cmake旅程。。（如有报错请参考正文或其他文章）
$ cmake .. # 这一步是必要的，官网的安装说明好像都没提这一步# 我的显卡是titan xp，算力是6.1，所以CUDA_ARCH_BIN="6.1" （TITAN RTX是7.5，tesla P40是6.1）
# 我想使用python3，所以PYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python3
# 我的contrib解压目录是/home/xxx/Downloads/opencv_contrib-3.4.2/modules
# 显卡是titan xp，架构为Pascal，所以CUDA_GENERATION=Pascal (TITAN RTX是Turing，填Auto；tesla p40是Pascal)
# 算力和架构信息查询：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。点击具体型号可以看架构# 为了解决正文5中提到的错误，设置：BUILD_EXAMPLES=OFF
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv/3.4.2 -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/xxx/Downloads/opencv_contrib-3.4.2/modules -D PYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python3 -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -D CUDA_ARCH_BIN="6.1" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D CUDA_FAST_MATH=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_GTK=ON -D WITH_OPENGL=ON -D CUDA_GENERATION=Pascal -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
# TITAN RTX显卡要再加一个编译选项：-DBUILD_opencv_cudacodec=OFF， 如：
# cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv/3.4.2 -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/data/wjc/Downloads/opencv_contrib-3.4.2/modules -D PYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -D CUDA_ARCH_BIN="7.5" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D CUDA_FAST_MATH=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_GTK=ON -D WITH_OPENGL=ON -D CUDA_GENERATION=Auto -D BUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_opencv_cudacodec=OFF ..$ make -j8 #我的cpu是8核的。过程中如果出现正文4提到的报错，就先把4个文件移动到别处，如：
# $ mv /usr/local/lib/libavformat.a /home/xxx/cmake_files/
# $ mv /usr/local/lib/libavcodec.a /home/xxx/cmake_files/
# $ mv /usr/local/lib/libavutil.a /home/xxx/cmake_files/
# $ mv /usr/local/lib/libswscale.a /home/xxx/cmake_files/
# 再运行make -j8
# 如果这样做了，记得在编译结束后，在下面的第7步之前把这四个文件再移动回来。# 编译安装的最后一步
$ sudo make install# $ cd /usr/local/lib
# $ sudo cp -r /home/xxx/cmake_files/lib* .# 7，参考https://blog.csdn.net/weixin_42271913/article/details/88997729做一些后续配置：
$ sudo vi /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf # 加入/usr/local/lib
$ sudo ldconfig# 此时如果遇到 xxx is not a symbolic link问题，定位链接文件，手动创建连接
# $ sudo ldconfig -v
# $ sudo locate libcudnn.so.7.6.3
# $ sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7.6.3 /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7
# 参考：https://www.jianshu.com/p/b308d3bbde8a$ sudo vi /etc/bash.bashrc
# 在文件末尾添加：具体路径与前面设置的opencv安装路径一致。如这里就是/usr/local/opencv/3.4.2/
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/opencv/3.4.2/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH$ source /etc/bash.bashrc
$ sudo updatedb# 8，安装完成之后的测试：
$ pkg-config --modversion opencv# 输出：
3.4.2还可以用这里（linux ubuntu 16.04 cuda 9.0 opencv 3.4.2 cuda 9 example 运行示例程序报错_Hello Word!-CSDN博客）提到的程序进一步在gpu上进行测试！