闵大荒之旅(五) ----- OpenCV与CUDA编程的结合

本文介绍了在Ubuntu环境下如何结合OpenCV与CUDA进行图像处理,特别是图像灰度化的实现。通过编写.CU和.CPP文件,利用CUDA进行GPU计算,然后通过OpenCV进行图像处理。虽然实验结果显示GPU处理灰度化并不比CPU快,但文章成功展示了CUDA与OpenCV结合编程的过程。

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参考http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3528711.html博客,加之以实践环节,我们可以知道有几种使用到GPU运算的方法:

                    1.利用OpenCV中提供的GPU模块

                2.单独使用Cuda API编程

                3.利用OpenCV中提供接口,并结合Cuda API编程

如果仅仅使用OpenCV中的GPU函数,就像博客(三)中演示一下,的确非常的简单而且可以得到比较理想的效果,但是缺点也是显然的,这种直接利用别人的函数是非常不灵活的。很多情况下,并行计算都会存在一个最优的问题,如何使得实际问题计算最优化,这就需要我们自己去思考,而不是仅仅调用别人的函数;

如果光单独使用CUDA编程,那这个工作量是可想而知的了,上文中有说道,GPU是处理

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