python 用GPU版本的opencv将视频加载在GPU中，并用最快速度读取视频的帧

你可以使用CUDA加速的opencv库来加载视频并在GPU中处理。以下是一个使用GPU版本的opencv将视频加载到GPU中并读取帧的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 初始化GPU加速的opencv
cv2.cuda.setDevice(0)
gpu_frame = cv2.cuda_GpuMat()

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

    if not ret:
        break

    # 将帧上传到GPU
    gpu_frame.upload(frame)

    # 在GPU中处理帧
    gpu_frame_gray = cv2.cuda.cvtColor(gpu_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 将处理后的帧从GPU下载到CPU
    frame_gray = gpu_frame_gray.download()

    # 显示处理后的帧
    cv2.imshow('frame', frame_gray)

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

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用`cv2.VideoCapture`加载视频。然后，我们使用`cv2.cuda.setDevice`来初始化GPU加速的opencv，将视频帧上传到GPU，使用`cv2.cuda.cvtColor`在GPU中将帧转换为灰度图像，并使用`gpu_frame_gray.download()`将处理后的帧从GPU下载到CPU。最后，我们使用`cv2.imshow`显示处理后的帧。