如何在opencv中调用它

要在OpenCV中使用Mali-G6 GPU进行加速，需要安装适当的GPU加速库，如Compute Library for ML (clML)或OpenCL，并编译安装支持OpenCL的OpenCV版本。

在OpenCV中使用GPU加速，需要在代码中显式地指定使用GPU设备和相应的算法。例如，在进行图像处理时，可以使用cv::UMat对象代替常规的cv::Mat对象，然后使用cv::UMat::getOpenCLPtr()方法获取OpenCL上下文指针。然后，可以使用OpenCL的API或OpenCV提供的GPU加速算法对图像进行处理。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在OpenCV中使用OpenCL加速图像处理：

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

using namespace cv;

int main() {
    // Initialize OpenCL context
    cv::ocl::setUseOpenCL(true);

    // Load image
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");

    // Convert to UMat
    cv::UMat uimg;
    img.copyTo(uimg);

    // Apply Gaussian blur using OpenCL
    cv::UMat blur;
    cv::GaussianBlur(uimg, blur, cv::Size(5, 5), 0, 0, cv::BORDER_DEFAULT);

    // Convert back to Mat
    cv::Mat result;
    blur.copyTo(result);

    // Display result
    cv::imshow("Result", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个例子中，我们开启了OpenCL支持，并将cv::Mat对象转换成了cv::UMat对象。然后，我们使用cv::GaussianBlur()函数对图像进行高斯模糊，并将结果存储在cv::UMat对象中，最后将cv::UMat对象转换回cv::Mat对象并显示出来。在处理图像时，OpenCV会自动选择最佳的设备和算法进行加速，以提高处理速度。