一文详解OpenCV中的CUDA模块

本文深入探讨了OpenCV中的CUDA模块,利用GPU加速计算机视觉任务。介绍了支持CUDA的OpenCV模块,如核心操作、图像处理等,并详细讲解了cv::gpu::GpuMat类,数据在CPU和GPU间的传输,以及如何利用多个GPU。通过C++和Python代码示例展示了CUDA API接口,以及在密集光流计算中对比了CPU和GPU的性能提升,结果显示GPU计算速度提高了约17倍。

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如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:

简单列举下本文要交代的几个事情:

  • 概述已经支持CUDA的OpenCV模块。

  • 看一下cv :: gpu :: GpuMat(cv2.cuda_GpuMat)。

  • 了解如何在CPU和GPU之间传输数据。

  • 了解如何利用多个GPU。

  • 编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。

一、支持的模块

据称,尽管并未涵盖所有库的功能,但该模块“仍在继续增长,并正在适应新的计算技术和GPU架构。”

让我们看一下CUDA加速的O

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