使用OpenCV4.8CUDA輕松加速傳統圖像處理與深度學習

OpenCV學堂 2024-09-19 14:27

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OpenCV4.8 CUDA編程代碼教程
預計閱讀時間：12 mins

CUDA支持模塊

OpenCV4支持通過GPU實現CUDA加速執行，實現對OpenCV圖像處理程序的加速運行，當前支持加速的模塊包括如下：

圖像背景分割

視頻編解碼

特征2D

卷積濾波

圖像處理

對象檢測

光流

雙目視覺

DNN

?基本上包含了OpenCV圖像處理、濾波、二值分析、特征提取與匹配、深度學習模型推理加速等主要API函數加速支持，這里有一個地方需要特別注意，就是編譯時候選擇不同的CUDA版本，對上述模塊的支持略微不同。

使用OpenCV CUDA API的好處是不用再學習CUDA底層SDK，學習基于OpenCV CUDA高級API函數就可以輕松實現多種圖像處理加速與深度學習推理加速能力。

要想利用GPU實現CUDA OpenCV加速，第一步當然是重新編譯OpenCV源碼實現對CUDA的支持，這個可以參考我之前發的文章

OpenCV4.8.x+CUDA11.0.x源碼編譯與YOLOv5加速教程！

最新版本OpenCV4.8 + CUDA11.x 支持多種深度學習模型加速推理，只需要兩行代碼修改即可獲取。

視頻教程

根據大家的反饋，我重新錄制了一個OpenCV CUDA 視頻教程，基于OpenCV4 CUDA高級API，實現了傳統圖像處理模塊與深度學習模型推理的速度全面提升的編程技能！代碼拿來即用，支持Jetson開發板上移植運行。掃碼即可查看視頻課程！

課程提綱如下：

源碼編譯與環境搭建(2小節)01.OpenCV源碼編譯02.開發環境搭建與代碼測試
加速基本圖像處理(3小節)03-顯存與內存圖像轉換04-基本像素操作05-直方圖計算
加速卷積運算(3小節)06-加速模糊07-加速梯度計算與邊緣提取08-加速EPF
加速二值圖像分析(4小節)09-加速形態學操作10-加速二值分析11-替換輪廓分析函數的圖像加速12-加速角點提取
加速視頻分析與特征匹配(4小節)13-加速背景分析14-加速光流分析15-加速特征匹配16-加速HOG特征分析
加速深度學習模型部署(4小節)17-加速圖像分類模型推理18-加速YOLOv5對象檢測推理19-加速YOLOv8模型推理20-加速模型推理的圖像預處理
jetson開發板移植支持(3小節)21-Jetson Nano上OpenCV C++編譯支持與代碼測試22-Jetson Nano上YOLOv8 OpenCV推理部署23-Jetson Nano上YOLOv8 TensorRT推理部署