rk3588 opencv c++调用gpu

你可以使用OpenCV的GPU模块来调用GPU。首先，你需要确保你的OpenCV安装了CUDA。然后，你需要在代码中包含以下头文件：

#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>

然后，你可以使用`cv::cuda::GpuMat`类来创建一个GPU上的图像，例如：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::cuda::GpuMat gpu_image(image);

接下来，你可以使用`cv::cuda::cvtColor`函数来做一些图像处理，例如：

cv::cuda::GpuMat gpu_gray;
cv::cuda::cvtColor(gpu_image, gpu_gray, CV_BGR2GRAY);

最后，你可以使用`cv::cuda::GpuMat`的`download`方法将结果下载到CPU中：

cv::Mat result;
gpu_gray.download(result);

这样，你就可以在OpenCV中使用GPU进行图像处理了。

相关问题

rk3588 opencv c++调用gpu模块加速

要在RK3588上使用GPU加速OpenCV C++代码，您需要首先确保您的RK3588设备支持GPU加速。接下来，您需要安装具有GPU加速支持的OpenCV版本，并将其配置为使用GPU模块。以下是一些步骤：

1. 安装GPU驱动程序和CUDA（如果您的RK3588设备支持CUDA）。
2. 下载并构建OpenCV源代码，确保使用了具有CUDA和GPU加速支持的选项。
3. 您需要在CMake中启用WITH_CUDA和WITH_CUBLAS选项。例如：

cmake -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON ..

4. 构建并安装OpenCV库。
5. 在您的C++代码中，使用cv::cuda命名空间下的类和函数来使用GPU模块。例如：

cv::cuda::GpuMat d_image;
cv::cuda::cvtColor(d_image, d_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

以上是一些基本的步骤，您可能需要进行额外的配置和调整来获得最佳性能。

rk3588 opencv c++调用gpu加速，编译时出现aarch64-linux-gnu/libmali.so: .dynsym local symbol at index 9 (>= sh_info of 3)

这个错误通常表示您的链接器无法正确处理一些符号，可能是由于符号版本不兼容导致的。在您的情况下，似乎是链接器无法正确处理 libmali.so 库中的某个本地符号。

解决此问题的一种方法是，尝试使用 -Bsymbolic 选项重新链接您的应用程序或库。这个选项会告诉链接器在链接时尽可能使用本地符号，而不是全局符号。您可以在 CMake 中使用以下方式来添加这个选项：

set(CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS "${CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS} -Wl,-Bsymbolic")

如果这个选项不能解决问题，您可能需要升级您的 libmali.so 库或相关的依赖项，以确保它们都是最新的版本，并且与您的系统和其他库兼容。

此外，还需要确保您的编译器和链接器都是最新的版本，并且与您的系统和其他库兼容。您可以尝试升级编译器和链接器，以解决任何版本不兼容的问题。