在开始之前，请确保您已经安装了以下软件：

步骤一：安装CUDA Toolkit根据您的操作系统和需求，下载并安装适合您的CUDA Toolkit版本。确保选择与您的NVIDIA显卡兼容的版本。

步骤二：配置OpenCV在安装完CUDA Toolkit后，您需要配置OpenCV以支持GPU加速。请按照以下步骤操作：

步骤三：编写GPU加速代码现在您已经配置好了OpenCV以支持CUDA，接下来我们将编写一个简单的GPU加速代码示例。请参考以下代码：

这是一个简单的示例，您可以根据需要扩展代码以执行其他GPU加速计算机视觉任务。确保在使用GPU加速功能时指定正确的GPU设备ID，如果有多个GPU设备可用。

现在您已经成功配置了Python OpenCV以支持CUDA并利用GPU加速计算机视觉任务。您可以尝试编写自己的代码并运行GPU加速的计算或操作，享受更高的处理速度和性能。