本文介绍了如何使用CUDA流在NVIDIA显卡上并行处理计算机视觉任务，如图像滤波、边缘检测和图像分割，以提升性能。通过示例代码展示了CUDA流在图像滤波中的应用，解释了如何创建CUDA流、分配内存、调用内核函数以及异步复制数据，帮助读者理解和实践CUDA编程。
计算机视觉是一门涉及图像处理和分析的领域，而CUDA是一种在NVIDIA显卡上进行并行计算的技术。本文将介绍如何使用CUDA流来加速计算机视觉应用。我们将探讨CUDA流的基本概念，并提供一些示例代码来帮助您入门并实践。
CUDA流是一种用于管理并行任务执行的机制。它允许我们在GPU上同时执行多个计算任务，从而提高性能。在计算机视觉中，我们通常有多个独立的图像处理任务需要执行，例如图像滤波、边缘检测和图像分割。通过使用CUDA流，我们可以将这些任务分解为多个并行的子任务，并在GPU上同时执行它们，从而加速整体处理过程。
下面是一个使用CUDA流进行图像滤波的示例代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
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