本文探讨如何将基于OpenCV的图像处理任务迁移到GPU上运行，通过使用OpenCL框架来提高嵌入式处理器的图像处理速度。重点介绍了如何选择合适的GPU版本、理解OpenCL的基本概念如context、platform、device等，并推荐了一本关于OpenCL的经典书籍作为参考。
手上拿到同事给的 飞思卡尔 imx6. 之前做的图像处理是基于OpenCV的，而imx6作为嵌入式处理器，让CPU跑一些多层嵌套的图像处理函数很吃力。
所以要把CPU上跑的openCV函数挪到GPU上去跑。而OpenCl作为跨平台编程的框架，可以让C++程序嵌套OpenCL的kernel程序，让kernel程序在
GPU上执行，发挥GPU的并行处理速度，从而优化嵌入式图像处理速度
每个品牌的GPU对OpenCL的版本支持不同，而不同的版本之间函数定义有区别。
如果一开始就看一些其它品牌GPU自带的sdk程序，会迷失方向。所以，为了在嵌入式平台上开发opencl程序，就先了解此平台的opencl版本，然后看此版本的opencl的官方PDF。
在了解了什么是conetxt、platform、device、buffer、queue以及怎么去写kernel这些之后，才开始在班子上写程序。
推荐一本Aaftab Munshi著作的OpenCL经典。 找了很多开源资料，发现只有这个文档最有参考价值。
http://download.youkuaiyun.com/detail/huangcanjun187/8118327
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