opencv python cuda 实例

这里提供一个简单的 OpenCV Python CUDA 实例，它将使用 GPU 加速来进行图像处理。该示例将使用 Canny 边缘检测算法来检测图像中的边缘。

首先，您需要确保您的计算机具有 NVIDIA GPU 并且已安装了 CUDA 工具包。然后，您需要安装 `opencv-python` 和 `opencv-contrib-python` 库。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

接下来，您需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np
from numba import cuda

然后，您需要将图像加载到内存中：

img = cv2.imread('image.jpg')

接下来，您需要将图像转换为灰度图像：

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，您需要将图像分配到 GPU 上：

d_img = cuda.to_device(gray_img)

接下来，您需要定义一个 CUDA 内核函数来执行 Canny 边缘检测算法。以下是一个简单的内核函数示例：

@cuda.jit
def canny_kernel(d_img, d_edges):
    x, y = cuda.grid(2)
    if x > 0 and y > 0 and x < d_img.shape[0]-1 and y < d_img.shape[1]-1:
        dx = (d_img[x+1, y+1] + 2*d_img[x+1, y] + d_img[x+1, y-1]) - (d_img[x-1, y+1] + 2*d_img[x-1, y] + d_img[x-1, y-1])
        dy = (d_img[x-1, y-1] + 2*d_img[x, y-1] + d_img[x+1, y-1]) - (d_img[x-1, y+1] + 2*d_img[x, y+1] + d_img[x+1, y+1])
        mag = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
        angle = np.arctan2(dy, dx)
        if angle < 0:
            angle += np.pi
        angle = angle * 180 / np.pi
        if angle > 22.5 and angle <= 67.5:
            if mag > d_img[x-1, y-1] and mag > d_img[x+1, y+1]:
                d_edges[x, y] = mag
        elif angle > 67.5 and angle <= 112.5:
            if mag > d_img[x, y-1] and mag > d_img[x, y+1]:
                d_edges[x, y] = mag
        elif angle > 112.5 and angle <= 157.5:
            if mag > d_img[x-1, y+1] and mag > d_img[x+1, y-1]:
                d_edges[x, y] = mag
        else:
            if mag > d_img[x-1, y] and mag > d_img[x+1, y]:
                d_edges[x, y] = mag

该内核函数接受一个输入图像和一个输出图像，并在 GPU 上执行 Canny 边缘检测算法。然后，您需要定义一个 GPU 线程块和网格来执行内核函数：

threads_per_block = (32, 32)
blocks_per_grid_x = np.ceil(gray_img.shape[0] / threads_per_block[0]).astype(np.int32)
blocks_per_grid_y = np.ceil(gray_img.shape[1] / threads_per_block[1]).astype(np.int32)
blocks_per_grid = (blocks_per_grid_x, blocks_per_grid_y)

最后，您可以在 GPU 上调用内核函数：

d_edges = cuda.device_array_like(gray_img)
canny_kernel[blocks_per_grid, threads_per_block](d_img, d_edges)

最后，您可以将处理后的图像从 GPU 复制回到主机内存中：

edges = d_edges.copy_to_host()

您可以使用以下代码保存处理后的图像：

cv2.imwrite('edges.jpg', edges)

完成！现在您已经学会了如何使用 OpenCV Python CUDA 在 GPU 上加速图像处理了。