使用CUDA加速OpenCV：GPU模块详解

"gtc-express-itseez-opencv-webinar" OpenCV，全名Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，以其强大的功能和广泛的社区支持而著名。GPU模块是OpenCV的一个重要组成部分，它利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来加速图像处理和计算机视觉算法，从而提高性能和效率。 GPU模块API是OpenCV中的一个关键部分，它允许开发者直接在GPU上执行计算任务。这个API包括了一系列与GPU相关的函数和类，用于在GPU上实现图像处理、特征检测、模板匹配等操作。通过使用这些API，开发者可以利用CUDA技术，这是NVIDIA推出的一种编程模型，用于高效地利用GPU进行通用计算。 为了开始使用GPU模块进行开发，你需要一个支持CUDA的平台，即配备有NVIDIA GPU的系统，并且安装了CUDA工具包。通过访问提供的链接（如http://goo.gl/Eui6k6），你可以获取更多关于如何开始使用GPU进行开发的信息。此外，NVIDIA还定期举办Webinar，提供关于CUDA和OpenCV的最新资讯（http://www.nvidia.com/object/cuda_signup_alerts.html），你可以注册参加以深入了解。 在OpenCV中，GPU模块API的设计允许操作重叠，这意味着在执行一个任务的同时，可以准备下一个任务的数据，从而提高了整体的执行效率。这种特性对于实时处理和大数据量的应用尤其有用。同时，OpenCV的GPU模块不仅限于CUDA，还支持其他硬件优化技术，如Intel的TBB（Threading Building Blocks）、IPP（Integrated Performance Primitives）、SSE指令集、ARM NEON向量处理单元，以及针对Tegra设备的GLSL（OpenGL Shading Language）。 获取OpenCV的源代码可以在SourceForge上找到（http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/）。对于快速开始，可以选择每个版本的源代码包，或者下载预编译的OpenCVGPUDemoPack二进制文件，这将包含GPU模块的示例程序，方便开发者理解和学习如何在实际项目中集成GPU支持。 在使用GPU模块与自己的CUDA代码结合时，开发者需要确保正确地管理数据传输，因为在CPU和GPU之间通常需要进行数据交换。OpenCV提供了便利的接口来协调这种数据交换，使得GPU计算与CPU计算能够无缝配合。 如果你对OpenCV和GPU有更多的问题，可以通过OpenCV的Yahoo!群组或OpenCV的官方问答网站（http://answers.opencv.org/questions/WebinarFeedback）寻求帮助。参与反馈调查（例如：https://www.surveymonkey.com/s/OpenCV_July30）还有可能赢取如Tesla K20这样的高性能GPU奖励。 OpenCV的GPU模块是利用现代GPU加速计算机视觉算法的强大工具，通过合理的API设计和优化技术，它为开发者提供了实现高效能图像处理的途径。了解和掌握这一模块，可以极大地提升你的应用程序在处理大量图像数据时的性能。