在Visual Studio 2015中如何配置OpenCV 3.1以实现GPU加速的图像处理，并且使用UMat和Canny算子进行边缘检测？

首先，需要明确的是，OpenCV 3.1通过引入OpenCL的支持，为图像处理任务提供了GPU加速的可能性。在Visual Studio 2015中，你需要通过一系列步骤来配置你的开发环境，以便利用这些功能。以下是详细配置和应用步骤：

参考资源链接：[VS2015中配置OpenCV3.1与OpenCL加速GPU图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/14pqdvwd1q?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 下载并安装OpenCV 3.1，确保在安装过程中勾选了OpenCL支持选项。
2. 打开Visual Studio 2015，新建一个项目，并配置项目以包含OpenCV的头文件和库文件路径。
3. 在项目中包含必要的OpenCV头文件，并包含OpenCL相关的库文件。
4. 检测系统是否支持OpenCL设备，通过调用`cv::ocl::haveDevice()`函数。
5. 对图像数据使用UMat类而非Mat类，UMat是一个专为GPU加速优化的内存管理器，可以实现CPU和GPU之间的自动数据传输。
6. 在执行图像处理操作前，调用`cv::ocl::setUseOpenCL(true)`来启用OpenCL加速。
7. 使用Canny边缘检测算子时，直接调用`cv::Canny`函数，并传入UMat对象作为参数。OpenCV会根据当前配置自动选择在GPU上执行此操作。

在实际编码中，你可以这样实现：

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/ocl.hpp>

    using namespace cv;
    using namespace cv::ocl;

    int main() {
        // 检测是否支持OpenCL
        if (!haveOpenCL()) {
            printf(

参考资源链接：[VS2015中配置OpenCV3.1与OpenCL加速GPU图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/14pqdvwd1q?spm=1055.2569.3001.10343)