opencvcuda加速

一、opencv加速

1、OpenCV是一个基于开源平台的计算机视觉库。底层核心由C++语言编写，API接口实现了python、C++、JAVA等语言的调用。其旨在提供一套更加简洁、更加易于上手的计算机视觉库，广泛应用于机器视觉、智能交通、检测系统等领域。

2、OpenCV提供了若干种图像处理函数，包括滤波、特征检测、边缘检测等一系列功能。为了提高图像处理算法的速度和效率，同时解决处理大规模图像数据时所出现的计算瓶颈，OpenCV提供了多种优化方式，其中最为常见的即为使用CUDA加速。

3、使用OpenCV进行图像处理时，我们可以采用CPU进行计算，也可以利用CUDA进行并行计算加速。在后文中，我们将详细介绍如何配置和使用OpenCV的CUDA加速功能。

二、opencvcuda编译

1、在使用OpenCV的CUDA加速前，需要先安装OpenCV和CUDA SDK，并编译OpenCV with CUDA。下面是对应的代码示例（以Ubuntu下编译为例）：

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

#下载OpenCV
wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.5.zip
unzip 3.4.5.zip
cd opencv-3.4.5

#配置CUDA
cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="3.2 5.0 6.0 6.1 7.0 7.5" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D BUILD_OPENCV_JAVA=OFF -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_IPP=OFF -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

#make 安装
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

2、执行完上面的编译操作后，我们就可以在终端中使用OpenCV的CUDA加速函数了。

三、opencv使用gpu加速

1、为了使OpenCV支持GPU加速，我们需要引入Nvidia的CUDA库。通过在OpenCV源码中添加CUDA模块，我们可以进行编译以后使用包括cv::cuda包在内的所有CUDA包。

2、下面是一个简单的使用CUDA加速的代码示例，该示例是对图像进行高斯模糊处理，并显示处理结果：

#include 
#include 
   
#include 
    
#include 
     
#include 
      
#include 
       
        #include 
        
         using namespace cv; int main() { Mat inMat = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); cuda::GpuMat outMat; cuda::GpuMat inGpuMat; inGpuMat.upload(inMat); cuda::GaussianBlur(inGpuMat, outMat, Size(11, 11), 0); Mat outMat_cpu; outMat.download(outMat_cpu); namedWindow("OutputCPU", WINDOW_NORMAL); imshow("OutputCPU", outMat_cpu); waitKey(0); }
        
       
      
     
    
   
  

3、上述代码中，我们首先读入一个灰度图像，然后将其上传到GPU中。在GPU计算完成之后，我们将结果下载到CPU中，并在图形界面中显示出来。使用GPU加速可以大大加速程序的运行。

四、同时使用CPU和GPU加速

1、在某些情况下，由于显存限制和算法特性等原因，无法将整个图像一次性地上传到GPU进行计算，这时我们可以使用CPU和GPU同时计算的方式进行加速。在OpenCV中，可以通过使用cv::cuda::Stream来实现并行计算，以进一步提高图像处理效率。

2、下面是一个同时使用CPU和GPU加速的高斯滤波示例。在程序中，我们首先分别为CPU和GPU创建两个统一的高斯模板，然后分别在CPU和GPU中着手进行相应的计算。

#include 
#include 
   
#include 
    
#include 
     
#include 
      
#include 
       
        #include 
        
         using namespace cv; int main() { Mat inMat = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); cuda::GpuMat outMat; cuda::GpuMat inGpuMat; inGpuMat.upload(inMat); //创建CPU高斯卷积模板 Mat gauss_kernal_cpu = getGaussianKernel(11, 0, CV_32F); Mat gauss_kernal_cpu_t; transpose(gauss_kernal_cpu, gauss_kernal_cpu_t); //创建GPU高斯卷积模板 cuda::GpuMat gauss_kernal_gpu(gauss_kernal_cpu); cuda::GpuMat gauss_kernal_gpu_t; cuda::transpose(gauss_kernal_gpu, gauss_kernal_gpu_t); //使用CPU计算 Mat result_cpu; filter2D(inMat, result_cpu, -1, gauss_kernal_cpu, Point(-1, -1), 0); //使用GPU计算 cuda::GpuMat result_gpu; cuda::filter2D(inGpuMat, result_gpu, -1, gauss_kernal_gpu, Point(-1, -1), 0); //创建Stream，实现CPU和GPU并行计算 cudaStream_t stream; cudaStreamCreate(&stream); Mat result_gpu_t; cuda::transpose(result_gpu, result_gpu_t, stream); cuda::filter2D(result_gpu_t, result_gpu_t, -1, gauss_kernal_gpu_t, Point(-1, -1), 0, stream); cuda::transpose(result_gpu_t, result_gpu, stream); cudaStreamSynchronize(stream); Mat result_gpu_cpu; result_gpu.download(result_gpu_cpu); //对比CPU和GPU计算结果 Mat diff_mat; absdiff(result_cpu, result_gpu_cpu, diff_mat); imshow("result_gpu_cpu", result_gpu_cpu); imshow("result_cpu", result_cpu); imshow("diff_mat", diff_mat); waitKey(0); }
        
       
      
     
    
   
  

3、我们可以通过比较CPU和GPU计算结果的差异以及计算时间来评估并行计算效果，从而得到更好的处理图像的速度和效率。

五、深度学习加速

1、除了图像处理之外，OpenCV和CUDA还可以用于深度学习领域，提供了丰富的深度学习加速工具。

2、我们可以使用OpenCV和CUDA来训练和运行深度学习模型，并使用GPU加速。下面是一个使用OpenCV进行深度学习加速的代码示例：

#include 
#include 
   
#include 
    

using namespace cv;

int main()
{
   Mat image = imread("test.jpg");

   dnn::Net net;
   net = dnn::readNetFromCaffe("deploy.prototxt","bvlc_googlenet.caffemodel");

   resize(image, image, Size(224, 224));

   Mat inputBlob = dnn::blobFromImage(image, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(104.0, 117.0, 123.0), false, false);

   net.setInput(inputBlob, "data");

   Mat output = net.forward("score");

   Mat prob = output.reshape(1, 1);

   Point maxLoc;
   double maxVal;
   minMaxLoc(prob, 0, &maxVal, 0, &maxLoc);

   std::cout<<"maxLoc: "<
     <<"\n";
   std::cout<<"maxVal: "<
      <<"\n";

   return 0;
}

      
     
    
   
  

3、该代码可以对图像进行分类计算，输出图像的类别和置信度。我们可以通过使用CUDA加速和并行计算技术以进一步提高计算速度和效率。

六、总结

1、通过本文，我们了解了如何使用OpenCV和CUDA进行图像处理和深度学习加速，并运用了并行计算技术对图像进行了优化处理。

2、值得注意的是，上述示例只是OpenCV在GPU加速方面的冰山一角，开发者们可以自由探索更多的应用场景和函数。