OpenCV3.1 GPU与OpenCL加速实战指南

"本教程将介绍如何在OpenCV 3.1中利用GPU和OpenCL进行计算加速，以及新接口UMat的使用方法和注意事项。OpenCV通过集成Intel IPP子集（IPPCV）和自定义优化来提高性能，同时支持平行处理。透明API（T-API）使得GPU加速变得更加简单，无需专门的OpenCL函数，只需单个API入口即可。用户代码的改动极小，仅需引入UMat数据结构，即可实现异步处理。" 在OpenCV 3.1中，为了提高计算机视觉算法的执行速度，引入了GPU加速和OpenCL支持。OpenCL是一种开放标准，允许开发者利用各种硬件平台的并行计算能力，包括GPU、CPU和其他加速器。OpenCV通过集成OpenCL，使得开发者可以利用GPU的并行计算能力来加速图像处理任务，而无需深入理解底层的硬件细节。 新数据结构UMat（Universal Matrix）是OpenCV中的核心组件之一，它是Mat数据结构的一个扩展，设计用于支持OpenCL和GPU计算。UMat在内存管理上与Mat类似，但能自动在CPU和GPU之间切换，实现数据的异步传输和处理。在使用UMat时，应注意以下几点： 1. 异步处理：UMat支持异步操作，意味着处理操作可以在后台线程中进行，不会阻塞主线程。这提高了程序的响应性和整体性能。 2. 自动内存管理：当创建UMat时，OpenCV会自动决定是否将其存储在GPU内存中。在操作UMat时，数据传输通常由OpenCV自动处理，减少了手动管理的复杂性。 3. 透明API：OpenCV提供了一个透明API，允许开发者使用相同的函数调用（如Canny边缘检测）来处理Mat或UMat对象。OpenCV会根据需要自动选择最合适的实现（CPU或GPU）。 4. cv::parallel_for_：这个函数可用于并行化循环，提升处理效率。它可以根据可用硬件自动调整线程数量，以充分利用多核处理器。 5. 其他实用工具：如Matx用于定义固定大小的矩阵，AutoBuffer用于动态内存分配，cvRound等函数提供了数值处理的便利。 下面是一个简单的示例，演示如何在OpenCV 3.1中将图像处理任务迁移到GPU上： ```cpp #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat img, gray; img = imread(argv[1], 1); imshow("original", img); // 将Mat转换为UMat UMat u_gray; cvtColor(img, u_gray, COLOR_BGR2GRAY, 0); // 0表示使用GPU // 使用UMat进行高斯模糊 GaussianBlur(u_gray, u_gray, Size(7, 7), 1.5, 0, 0, BORDER_DEFAULT, CV_8U, 0); // Canny边缘检测，使用GPU加速 Canny(u_gray, u_gray, 0, 50, 3, false); imshow("edges", u_gray); waitKey(); return 0; } ``` 在这个例子中，我们首先加载一个图像到Mat对象，然后将其转换为UMat。接下来的图像处理操作，如颜色转换、高斯模糊和Canny边缘检测，都直接在UMat对象上进行，OpenCV会在后台自动选择最佳的执行路径（CPU或GPU）。 OpenCV 3.1通过UMat和OpenCL提供了强大的GPU加速功能，使得开发者能够轻松地优化其图像处理代码，提高算法执行速度，同时保持代码的简洁性和可维护性。