opencv cuda 形态学

引用\[1\]中的代码展示了使用OpenCV和CUDA进行图像处理的示例代码。该代码使用了OpenCV的cuda模块中的函数来对图像进行阈值化和形态学操作。首先，代码读取了一张灰度图像，并显示了原始图像。然后，使用cuda::threshold函数对图像进行阈值化处理，将灰度值大于153的像素设置为255，小于等于153的像素设置为0。接下来，使用cuda::bitwise_not函数对阈值化后的图像进行取反操作。然后，创建了一个3x3的矩形结构元素，并使用cuda::createMorphologyFilter函数创建了一个形态学滤波器，使用MORPH_OPEN操作对图像进行形态学开运算。最后，将处理后的图像下载到CPU内存，并显示结果图像。

引用\[2\]中的代码展示了使用OpenCV和CUDA进行自动阈值化的示例代码。该代码首先读取了一张灰度图像，并显示了原始图像。然后，使用cv::threshold函数对图像进行自动阈值化处理，使用OTSU方法求出最佳阈值，并将图像二值化。最后，显示处理后的图像。

引用\[3\]中的代码展示了使用OpenCV和CUDA进行阈值化的示例代码。该代码首先读取了一张灰度图像，并显示了原始图像。然后，使用cuda::threshold函数对图像进行阈值化处理，将灰度值大于50的像素设置为255，小于等于50的像素设置为0。最后，将处理后的图像下载到CPU内存，并显示结果图像。

综上所述，OpenCV和CUDA可以结合使用来进行图像处理，包括阈值化和形态学操作。通过使用CUDA加速，可以提高图像处理的速度和效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV-C++-CUDA-06-形态学二值化操作](https://blog.csdn.net/Daker_Huang/article/details/106882404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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