OpenCV调用GPU

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习库，支持在多种平台上运行，包括CPU和GPU。当涉及到GPU加速时，OpenCV提供了两种主要的方式来利用GPU的计算能力：

1. **CUDA接口**：OpenCV 3.0及以上版本开始支持CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型。通过OpenCV的CUDA模块，你可以编写CUDA代码，并在OpenCV中调用GPU资源执行图像处理和深度学习操作，如图像滤波、特征检测、卷积等。

2. **OpenCL接口**：OpenCL是一个跨平台的并行计算标准，OpenCV也支持OpenCL。与CUDA类似，OpenCV的OpenCL模块允许你在OpenCV函数中嵌入OpenCL代码，让GPU执行复杂的图像处理任务。

要使用OpenCV的GPU功能，你需要确保你的系统上安装了对应版本的OpenCV（包含CUDA或OpenCL支持）、NVIDIA GPU（对于CUDA）以及兼容的驱动程序。在编程时，通常会通过设置函数或环境变量来启用GPU加速，例如设置`cv::setUseOptimized()`或`cv::ocl.setUseOpenCL()`。