opencvcuda加速

一、opencv加速

1、OpenCV是一個基於開源平台的計算機視覺庫。底層核心由C++語言編寫，API介面實現了python、C++、JAVA等語言的調用。其旨在提供一套更加簡潔、更加易於上手的計算機視覺庫，廣泛應用於機器視覺、智能交通、檢測系統等領域。

2、OpenCV提供了若干種圖像處理函數，包括濾波、特徵檢測、邊緣檢測等一系列功能。為了提高圖像處理演算法的速度和效率，同時解決處理大規模圖像數據時所出現的計算瓶頸，OpenCV提供了多種優化方式，其中最為常見的即為使用CUDA加速。

3、使用OpenCV進行圖像處理時，我們可以採用CPU進行計算，也可以利用CUDA進行並行計算加速。在後文中，我們將詳細介紹如何配置和使用OpenCV的CUDA加速功能。

二、opencvcuda編譯

1、在使用OpenCV的CUDA加速前，需要先安裝OpenCV和CUDA SDK，並編譯OpenCV with CUDA。下面是對應的代碼示例（以Ubuntu下編譯為例）：

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

#下載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 安裝
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

2、執行完上面的編譯操作後，我們就可以在終端中使用OpenCV的CUDA加速函數了。

三、opencv使用gpu加速

1、為了使OpenCV支持GPU加速，我們需要引入Nvidia的CUDA庫。通過在OpenCV源碼中添加CUDA模塊，我們可以進行編譯以後使用包括cv::cuda包在內的所有CUDA包。

2、下面是一個簡單的使用CUDA加速的代碼示例，該示例是對圖像進行高斯模糊處理，並顯示處理結果：

#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、上述代碼中，我們首先讀入一個灰度圖像，然後將其上傳到GPU中。在GPU計算完成之後，我們將結果下載到CPU中，並在圖形界面中顯示出來。使用GPU加速可以大大加速程序的運行。

四、同時使用CPU和GPU加速

1、在某些情況下，由於顯存限制和演算法特性等原因，無法將整個圖像一次性地上傳到GPU進行計算，這時我們可以使用CPU和GPU同時計算的方式進行加速。在OpenCV中，可以通過使用cv::cuda::Stream來實現並行計算，以進一步提高圖像處理效率。

2、下面是一個同時使用CPU和GPU加速的高斯濾波示例。在程序中，我們首先分別為CPU和GPU創建兩個統一的高斯模板，然後分別在CPU和GPU中著手進行相應的計算。

#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);

   //創建CPU高斯卷積模板
   Mat gauss_kernal_cpu = getGaussianKernel(11, 0, CV_32F);
   Mat gauss_kernal_cpu_t;
   transpose(gauss_kernal_cpu, gauss_kernal_cpu_t);

   //創建GPU高斯卷積模板
   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計算
   Mat result_cpu;
   filter2D(inMat, result_cpu, -1, gauss_kernal_cpu, Point(-1, -1), 0);

   //使用GPU計算
   cuda::GpuMat result_gpu;
   cuda::filter2D(inGpuMat, result_gpu, -1, gauss_kernal_gpu, Point(-1, -1), 0);

   //創建Stream，實現CPU和GPU並行計算
   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);

   //對比CPU和GPU計算結果
   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、我們可以通過比較CPU和GPU計算結果的差異以及計算時間來評估並行計算效果，從而得到更好的處理圖像的速度和效率。

五、深度學習加速

1、除了圖像處理之外，OpenCV和CUDA還可以用於深度學習領域，提供了豐富的深度學習加速工具。

2、我們可以使用OpenCV和CUDA來訓練和運行深度學習模型，並使用GPU加速。下面是一個使用OpenCV進行深度學習加速的代碼示例：

#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: "<<maxLoc.x<<"\n";
   std::cout<<"maxVal: "<<maxVal<<"\n";

   return 0;
}

3、該代碼可以對圖像進行分類計算，輸出圖像的類別和置信度。我們可以通過使用CUDA加速和並行計算技術以進一步提高計算速度和效率。

六、總結

1、通過本文，我們了解了如何使用OpenCV和CUDA進行圖像處理和深度學習加速，並運用了並行計算技術對圖像進行了優化處理。

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，開發者們可以自由探索更多的應用場景和函數。