rk3399 opencv测试cpu跟gpu性能

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于 2019-01-23 14:23:00 发布

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文章标签：人工智能 python 嵌入式

原文链接：http://www.cnblogs.com/releases/p/10308741.html

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本文介绍了在RK3399平台上使用OpenCV进行CPU和GPU性能测试的过程。通过摄像头捕获图像，进行灰度化和高斯模糊操作，分别展示了CPU和GPU的处理代码。在编译OpenCV时，提到了添加-D BUILD_opencv_world=YES选项以简化编译。测试结果显示，RK3399的GPU处理速度相比CPU并无显著优势，甚至有时会稍慢，与Jetson TX2的表现存在差距。

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rk3399的gpu测试节点在：

cat /sys/devices/platform/ff9a0000.gpu/devfreq/ff9a0000.gpu/load

如果没有使用gpu的话，是显示0@200000000Hz，0就是使用率占0%

参考下opencv官网的文档：https://opencv.org/platforms/opencl.html

我们打开摄像头进行灰阶并高斯模糊处理为例子

1.使用CPU操作：

代码：

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char **argv)
{
    int64 start=0,end=0;
    VideoCapture vcap(0);
    Mat frame, frameGray;
    for(;;){
        start = getTickCount();
        vcap >> frame;
        cvtColor(frame, frameGray, CV_BGR2GRAY);
        GaussianBlur(frameGray, frameGray, Size(3,3), 0,0