u011660055的博客

算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。2.使用cpu并行加速有限，且当图像较大时，占用较多cpu，不利于程序运行，这里充分GPU多核属性，实现加速。测试时会出现第一次速度较慢的情况，这时由于cuda第一次要做初始化。1. CUDA学习笔记（对图像进行并行加速运算）_图像并行计算-优快云博客。4.这种情况下，耗时平均5ms，速度显著提升。参看：cloud compare源码。

图像并行加速库Halide配置，与opencv数据交换示例