opencv使用gpu加速

为了使用OpenCV的GPU加速功能，需要使用OpenCV的cuda模块，并且需要支持CUDA的显卡驱动和CUDA工具包。下面是三种使用OpenCV的GPU加速的方法：

1. 使用OpenCV内置函数进行运算

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建一个GPU加速的Mat对象
d_gray = cv2.cuda_GpuMat()

# 将灰度图像上传到GPU
d_gray.upload(gray)

# 在GPU上进行高斯模糊
d_blur = cv2.cuda_GpuMat()
cv2.cuda.GaussianBlur(d_gray, (5, 5), 0, d_blur)

# 将结果从GPU下载到CPU
blur = d_blur.download()

# 显示结果
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 使用GPU加速的OpenCV函数

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 创建一个GPU加速的BackgroundSubtractorMOG2对象
fgbg = cv2.cuda.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 将帧上传到GPU
        d_frame = cv2.cuda_GpuMat()
        d_frame.upload(frame)

        # 在GPU上进行背景减除
        d_fgmask = cv2.cuda_GpuMat()
        fgbg.apply(d_frame, d_fgmask)

        # 将结果从GPU下载到CPU
        fgmask = d_fgmask.download()

        # 显示结果
        cv2.imshow('frame', frame)
        cv2.imshow('fgmask', fgmask)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 使用GPU加速的自定义函数

import cv2

# 定义一个GPU加速的函数
@cv2.cuda.host_allocator
def my_function(rows, cols, dtype, stream=None):
    # 在GPU上创建一个Mat对象
    d_mat = cv2.cuda_GpuMat(rows, cols, dtype)

    # 在GPU上进行运算
    # ...

    # 将结果从GPU下载到CPU
    mat = d_mat.download()

    # 返回结果
    return mat

# 调用自定义函数
result = my_function(480, 640, cv2.CV_8UC3)