rk3588 opencv gpu加速c++代码实现

下面是使用 C++ 代码实现在 RK3588 上的 OpenCV GPU 加速的示例：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/ocl.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");
    cv::Mat dst;

    cv::UMat srcMat, dstMat;
    srcMat = src.getUMat(cv::ACCESS_READ, cv::USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY);
    dstMat = cv::UMat::zeros(srcMat.size(), CV_8UC3);

    cv::ocl::setUseOpenCL(true); //启用OpenCL支持

    cv::Ptr<cv::cuda::Filter> filter = cv::cuda::createBoxFilter(CV_8UC3, CV_8UC3, cv::Size(3, 3));
    filter->apply(srcMat, dstMat);

    dstMat.copyTo(dst); //将处理后的结果复制到主机端

    cv::imshow("Input", src);
    cv::imshow("Output", dst);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

在上面的示例中，我们使用了 `cv::ocl::setUseOpenCL(true)` 来启用 OpenCL 支持。然后，我们创建了一个 `cv::cuda::Filter` 对象，并使用 `apply` 函数对输入图像进行滤波处理。最后，我们使用 `copyTo` 函数将处理后的结果复制到主机端，并在窗口中显示输入和输出图像。

需要注意的是，为了在 RK3588 上使用 OpenCV GPU 加速，需要在编译时启用 OpenCL 支持，并安装 Mali GPU 驱动程序和 Mali GPU OpenCL SDK。另外，还需要适当地调整线程和内存设置，以充分利用 GPU 加速的性能优势。