opencv使用GPU C++

要使用OpenCV和GPU的结合，您需要使用NVIDIA的CUDA架构。请确保您的计算机上已安装NVIDIA GPU和CUDA工具包。接下来，您需要使用OpenCV的CUDA模块。以下是一些基本步骤：

1. 安装CUDA工具包和NVIDIA驱动程序。
2. 安装OpenCV，并启用CUDA模块。
3. 编写使用CUDA模块的OpenCV代码。

以下是一个简单的使用CUDA模块的OpenCV代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::cuda;

int main()
{
    Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    GpuMat gpuImg(img);

    // 使用CUDA模块对图像进行高斯滤波
    GpuMat gpuResult;
    cuda::GaussianBlur(gpuImg, gpuResult, Size(3, 3), 0);

    // 将结果从GPU传输回主机内存
    Mat result;
    gpuResult.download(result);

    imshow("Result", result);
    waitKey();

    return 0;
}

在此示例中，我们首先将图像加载到主机内存中，然后将其传输到GPU内存中。接下来，我们使用GPU上的CUDA模块对图像进行高斯滤波。最后，我们将结果传输回主机内存，并在窗口中显示。

请注意，此示例仅涉及使用CUDA模块的OpenCV代码的基本方面。在实际开发中，您可能需要更多的代码来处理不同类型的图像和算法。