在OpenCV中使用GPU加速ORB算法-Python

在OpenCV中使用GPU加速ORB算法

写在前面

这个是在做项目的时候碰到的问题，在网上找了好久，都没有相关的示例代码，虽然这个代码并不难，但对于我这种小菜鸡来说独立写出来还是有难度。在我多方参考之下，最终磕磕碰碰还是把这个东西写出来了，因此发出来供大家参考参考，也是记录一下。

但其实ORB检测算法本身就是CPU算法，GPU加速效果并不明显，并且频繁的上下载可能会导致GPU处理速度并不如CPU的情况。大家根据情况选择。

准备工作

准备支持GPU的opencv环境

需要使用GPU加速，则需要准备智齿GPU的opencv环境，如何准备环境网上又很多方法，大家跟着准备即可。最标准的环境配置方法（也是官方推荐的方法）是使用Cmake和vs编译源码，但是我自己使用cmake尝试了好几遍，都没有成功，可能是我vs版本的问题。因此我这里推荐一个不用vs编译的方法，我也是使用这个方法成功安装的支持GPU的opencv环境，具体可以参考这篇博客。

关于 win11 下 opencv-python GPU 安装构建 并 读取rtsp视频流（CUDA 12.0.1）_python安装cuda版opencv-优快云博客

测试支持GPU的opencv环境

运行以下代码，得到支持的GPU数量。

import cv2
import os
os.add_dll_directory(r'D:\opencv\opencv_contrib4.7.0\install\x64\vc17\bin')
os.add_dll_directory(r'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin')

print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())

print(f'OpenCV: {
     cv2.__version__