实现opencv c++ opencl调用libmali gpu加速

首先，你需要安装 Mali OpenCL SDK 并设置环境变量。你可以从 ARM 官网下载 Mali OpenCL SDK，并按照说明安装和设置环境变量。

接下来，你需要使用 Mali OpenCL 编译器编译你的 OpenCL 内核代码。Mali OpenCL 编译器的命令行工具为 `malioc`，你可以使用以下命令编译你的内核代码：

malioc -cl-std=CL1.2 -o kernel.bin kernel.cl

其中，`-cl-std=CL1.2` 指定了 OpenCL 标准的版本号，`-o kernel.bin` 指定了输出文件名，`kernel.cl` 是你的 OpenCL 内核代码文件名。

然后，你需要在 OpenCV C++ 程序中添加 OpenCL 支持，并创建 OpenCL 上下文和命令队列。你可以使用以下代码来创建 OpenCL 上下文和命令队列：

cv::ocl::Context context;
if (!context.create(cv::ocl::Device::TYPE_GPU))
{
    std::cout << "Failed creating the context..." << std::endl;
    return -1;
}
cv::ocl::Device(context.device(0));

cv::ocl::CommandQueue queue = cv::ocl::CommandQueue(context, context.device(0), CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE);

其中，`cv::ocl::Context` 类用于创建 OpenCL 上下文，`cv::ocl::Device::TYPE_GPU` 指定了使用 GPU 设备，`cv::ocl::Device` 类用于选择设备，`cv::ocl::CommandQueue` 用于创建命令队列。

接下来，你需要将 OpenCL 内核代码加载到程序中，并创建 OpenCL 内核对象。你可以使用以下代码来加载内核代码和创建内核对象：

std::ifstream kernelFile("kernel.bin", std::ios::binary);
std::string kernelString((std::istreambuf_iterator<char>(kernelFile)), std::istreambuf_iterator<char>());

cv::ocl::ProgramSource programSource(kernelString);
cv::ocl::Program program(programSource);
if (!program.build())
{
    std::cout << "Failed building the program..." << std::endl;
    return -1;
}

cv::ocl::Kernel kernel("kernel_function", program);

其中，`std::ifstream` 类用于从文件中读取内核代码，`cv::ocl::ProgramSource` 类用于创建 OpenCL 程序源码，`cv::ocl::Program` 类用于创建 OpenCL 程序对象，`program.build()` 函数用于编译内核代码，`cv::ocl::Kernel` 类用于创建内核对象。

最后，你可以使用 OpenCL 内核对象来实现 GPU 加速的算法。你可以使用以下代码来在 GPU 上执行内核代码：

cv::UMat src, dst;
src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::UMat result(src.size(), CV_8U);
cv::UMat src_gpu = src.getUMat(cv::ACCESS_READ, cv::USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY);
cv::UMat dst_gpu = dst.getUMat(cv::ACCESS_WRITE, cv::USAGE_ALLOCATE_DEVICE_MEMORY);

kernel.set(0, cv::ocl::oclMat(src_gpu));
kernel.set(1, cv::ocl::oclMat(dst_gpu));
kernel.set(2, result.cols);
kernel.set(3, result.rows);

cv::ocl::Event event;
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cv::NullRange, cv::NDRange(src.cols, src.rows), cv::NullRange, NULL, &event);

cv::Mat result_cpu;
result.copyTo(result_cpu);
cv::imshow("Result", result_cpu);

其中，`cv::UMat` 类用于分配 OpenCL 设备内存，`cv::ocl::oclMat` 类用于将 UMat 对象转换为 OpenCL 内存对象，`kernel.set()` 函数用于设置内核函数的参数，`cv::ocl::Event` 类用于记录内核函数的运行时间，`queue.enqueueNDRangeKernel()` 函数用于启动内核函数。

需要注意的是，在使用 OpenCL 加速的算法中，你需要将图像数据从 CPU 内存复制到 GPU 内存，并在完成计算后将结果从 GPU 内存复制回 CPU 内存。这可能会带来一定的额外开销，因此你需要权衡计算复杂度和数据传输开销。