一、简介

OpenCV包含GPU(CUDA)模块，包含了所有GPU加速的功能。在NVIDIA的支持下，该模块的开发工作始于2010年。它包含OpenCV库中一些的重要功能的使用GPU加速的实现，并且仍在不断发展，正在适应新的计算技术和GPU架构。
OpenCV GPU模块是使用CUDA编写的，因此它受益于CUDA生态系统。 CUDA有大型社区，会议，出版物，许多工具和库，如NVIDIA NPP，CUFFT，Thrust。
GPU模块设计为主机API扩展。此设计为用户提供了对CPU和GPU内存之间数据移动方式的明确控制。虽然用户必须编写一些额外的代码才能开始使用GPU，但这种方法既灵活又可以实现更高效的计算。
GpuMat是GPU内存中保存的数据的主要容器。它的界面与cv::Mat非常相似，它与CPU的Mat相对应。所有GPU函数都接收GpuMat作为输入和输出参数。这允许在不下载数据的情况下调用多个GPU算法。GPU模块API接口也尽可能与CPU接口保持类似。因此，熟悉CPU上的Opencv的开发人员可以开始直接使用GPU。

二、系列教程目录

三、一个简单的例子

在下面的示例中，读file.png，然后上传到GPU，阈值化，下载和显示。运行以下代码需要配置带有CUDA模块的OpenCV。

CMakeLists.txt(之后的项目都是这个文件)

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(OCSample)

find_package(CUDA REQUIRED)
set(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME ON) #这一句解决 cannot find -lopencv_dep_cudart
set(CUDA_NVCC_FLAGS -gencode arch=compute_52,code=sm_52;-G;-g) # nvcc flags
include_directories(STATUS ${CUDA_INCLUDE_DIRS})
message(STATUS "CUDA头文件目录: ${CUDA_INCLUDE_DIRS}")

set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv2413/share/OpenCV") # 指定OpenCV安装路径
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
message(STATUS "OpenCV头文件目录: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

file(GLOB CURRENT_HEADERS  *.h) # 添加头文件
file(GLOB CURRENT_SOURCES  *.cu *.cpp) #添加源文件

CUDA_ADD_EXECUTABLE(${PROJECT_NAME} ${CURRENT_HEADERS} ${CURRENT_SOURCES})

target_link_libraries( ${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS} ${CUDA_LIBRARIES})

main.cpp

//main.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>

int main (int argc, char* argv[])
{
    try
    {
        ///　读取图片
        cv::Mat src_host = cv::imread("file.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
        /// 定义GpuMat
        cv::gpu::GpuMat dst, src;
        /// 将主机内存的图像数据上传到GPU内存
        src.upload(src_host);

        /// 调用GPU的阈值函数(很多使用GPU加速的函数都和CPU版本的函数相同)
        cv::gpu::threshold(src, dst, 128.0, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

        cv::Mat result_host;
        /// 从GPU上下载阈值化完成的图片
        dst.download(result_host);

        /// 显示
        cv::imshow("Result", result_host);
        cv::waitKey();
    }
    catch(const cv::Exception& ex)
    {
        std::cout << "Error: " << ex.what() << std::endl;
    }
    return 0;
}

OpenCV+CUDA入门教程之一---概览

一、简介

二、系列教程目录

三、一个简单的例子

四、参考

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