使用OpenCL提升OpenCV图像处理性能 | speed up opencv image processing with OpenCL

最新推荐文章于 2025-05-23 01:34:43 发布

kezunlin

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分类专栏： kezunlin.me

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43654079/article/details/103270165

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本文介绍了如何借助OpenCL提升OpenCV的图像处理性能。OpenCL是一个框架，允许在异构平台上编写程序，并根据设备特性分配任务。在OpenCV中，用户无需直接操作OpenCL库，透明API会处理所有细节。文章提供了编译OpenCV的配置说明，以及使用Mat和UMat的例子。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/59afd8b3/，欢迎阅读最新内容！

speed up opencv image processing with OpenCL

Guide

OpenCL is a framework for writing programs that execute on these heterogenous platforms. The developers of an OpenCL library utilize all OpenCL compatible devices (CPUs, GPUs, DSPs, FPGAs etc) they find on a computer / device and assign the right tasks to the right processor.

Keep in mind that as a user of OpenCV library you are not developing any OpenCL library. In fact you are not even a user of the OpenCL library because all the details are hidden behind the transparent API/TAPI.

config

cmake config by default for compiling OpenCV:

    WITH_OPENCL ON

example

Mat<

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使用OpenCV的OpenCL模块进行加速图像处理

WzisTypescript的博客

09-20

1838

本文将介绍如何使用OpenCV的OpenCL模块来加速图像处理，并提供相应的源代码示例。通过以上代码，我们成功地使用OpenCV的OpenCL模块对图像进行了加速处理。通过利用GPU的并行计算能力，我们可以在图像处理任务中获得更快的速度。当然，这只是OpenCV和OpenCL的基本用法示例，你可以根据具体的图像处理需求进行更复杂的算法实现和优化。接下来，我们将创建一个OpenCL的内核函数。接下来，我们创建了输入和输出的OpenCL缓冲区对象，并使用。参数表示内核函数的全局工作大小，即图像的宽度和高度。

使用OpenMP加快OpenCV图像处理性能 | speed up opencv image processing with openmp

KeZunLin's blog

11-18

1233

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/7a6ba82e/，欢迎阅读! speed up opencv image processing with openmp Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Pa...

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使用OpenCV的OpenCL(ocl)模块

chenkent888的专栏

10-07

2120

Preface 参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数是从已经很成熟的GPU模块直接移植过来的。因此，目前阶段OCL模块所支持的函数接口是GPU模块的一个子集，但由于运行平台差别问题，在某些函数上有些细微不同。 OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见https://github.c

OpenCV-CL: OpenCL加速计算机视觉技术

weixin_34301132的博客

07-02

543

大家好！我借这篇文章，分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV（当前最流行的计算机视觉库）的发布，您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。从OpenCV 2.4.3开始，到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4，至将来发布的各种新版本中，OpenCV都会得到了OpenCL的有力支持。 OpenCV-CL...

OpenCV算法加速（3）使用OpenCL、G-API及Halide等等

$firecat利白的代码足迹$

09-10

7078

OpenCV官网有介绍： https://opencv.org/opencl/ 开放计算语言 (OpenCL) 是一种开放标准，用于编写跨异构平台（包括 CPU、GPU、DSP 等）运行的代码。特别是 OpenCL 为应用程序提供了对 GPU 的访问，用于非图形计算 (GPGPU)，在某些情况下会导致在显着提速。在计算机视觉中，许多算法可以在 GPU 上比在 CPU 上更有效地运行：例如 图像处理、矩阵运算、计算摄影、物体检测等。 ......

opencv opencl加速_回放 | OpenCV Webinar 3：OpenCV深度学习应用与原理分析

weixin_39641463的博客

11-27

229

OpenCV DNN模块提供了深度学习的推理，支持Caffe、Tensoflow、Torch、Darknet、ONNX等格式的模型，无需用户安装对应的深度学习框架，也无需进行模型格式转换，直接调用DNN模块接口即可创建深度学习应用。DNN模块自2017年8月3.3版本从opencv_contrib进入OpenCV核心库以来，一直不断地在改进和更新。DNN模块是如何做到轻量、速度快、最少的...

OpenCV3.1 使用GPU及OpenCL加速的教程

06-18

在OpenCV库中，OpenCV 3.1引入...通过熟练使用UMat和OpenCL，可以显著提升图像处理和计算机视觉应用的执行速度，尤其在处理大规模数据时效果明显。在实际开发中，理解并合理运用这些技术，能有效地提高代码的运行效率。

OpenCV图像处理：深度学习模型部署指南

最新发布

AI天才研究院

05-23

799

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，将训练好的模型高效部署到实际场景（如智能摄像头、移动设备、工业机器人）成为关键挑战。OpenCV作为计算机视觉领域的主流框架，其DNN（Deep Neural Network）模块提供了跨框架模型加载、推理优化和硬件加速能力，支持从CPU到GPU、从边缘设备到服务器的全场景部署。如何将PyTorch/TensorFlow等框架训练的模型转换为OpenCV支持的格式？图像预处理和后处理如何与模型推理无缝集成？

使用OpenCL+OpenCV实现图像卷积（一）

icamera0的博客

06-08

8138

基于VS2010，使用OpenCL+OpenCV实现图像卷积处理。

opencv opencl加速_「博文连载」什么是图像加速引擎

weixin_39523625的博客

12-05

405

我们做的Sobel、Canny边缘检测、中值、均值、高斯滤波，腐蚀膨胀连通运算，以及帧间加减乘除运算等，其实他的合集就是OpenCV玩过OpenCV 小朋友对这些应该非常熟悉，Lib已经帮你封装好了这些功能，你可以直接调用。。OpenCV用于实现基本的计算机视觉，如上图所示，这就是最基本的应用(深度学习我们另说，这个本文说不清楚)。那么继续发散一下思维，如何设计一个图像加速引擎呢？这部分内容超出了...

OpenCV3.x-OpenCL特性

12-20

说明了OpenCV3.x-OpenCL特性，OpenCL的UMat使用，和2.x版本CL的使用区别。

OpenCL图像处理

ShareUs的专栏

07-06

2552

在移动端优化图像的处理速度，用OpenCL或许可以达到优化的效果。 Khronos OpenCL-Headers- https://github.com/KhronosGroup/OpenCL-Headers/ This is a sobel filter on Android using OpenCL- https://github.com/WhiteIsClosing/Android-Ope...

Java调用OpenCV并通过OpenCL进行GPU加速

Alderaan的博客

11-18

5309

本文是在上一篇博文[Ubuntu 16.04下静态编译OpenCV 3.4.14集成OpenCL调用Intel® HD Graphics NEO实现GPU加速]驱动了Intel® HD Graphics NEO的基础上进行的，本来顺便把Java调用的Jar包也编译出来了，但发现竟然没有UMat…查了OpenCV3.4的官方文档，确实没有UMat的说明。stackoverflow有类似的疑问opencv-transparent-api-umat-is-missing

c++ OpenCL硬件加速

qq_39201211的博客

10-11

2313

不过瑞芯微官方给出的案例上对OpenCL的介绍很少猜测目前这部分在多线程使用时还是有些BUG的我尝试将demo封装成动态库文件，发现调用ocl的时候会失败，暂时不知道什么原因。有研究的大佬可以留言分享下。我的开发板是firefly的RK3588J，官方提供的固件内包含了这个库。找到opencv的源码目录我的是/opt/opencv/opencv-3.4.15/modules/imgproc/src。报错如下，其中一个（我的是resize的时候报错了这里随便找了个一样的处理方法）

python的opencv库使用gpu加速_在Python中将OpenCL加速功能与OpenCV3一起使用

weixin_39640414的博客

12-06

836

OpenCV3 introduced its T-API (Transparent API) which gives the user the possibility to use functions which are GPU (or other OpenCL enabled device) accelerated, I'm struggling to find how to tap into ...

Ubuntu 16.04下静态编译OpenCV 3.4.14集成OpenCL调用Intel(R) HD Graphics NEO实现GPU加速

Alderaan的博客

11-16

3324

系统环境：Ubuntu 16.04.7 xenial LTS Desktop CPU：Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz。在OpenCV3中，已经嵌入了OpenCL运行的方式，通过使用UMat对象，OpenCV会自动在支持OpenCL的设备上使用GPU运算，在不支持OpenCL的设备仍然使用CPU运算。

利用OpenCL对OpenCV并行化心得（1）

lkchl的专栏

09-05

4066

做了一年多的opencv并行化，总算小有成就了，马上软件就要发布，也该是一个总结的时候了，只可惜文笔不行，人也懒，只好随便写写，算是给自己做点交代吧。 opencv里面最重要的一种类型恐怕非8UC1莫属，灰度图一般都用这种类型表示，而且大多数算法只提供这种数据类型的支持，所以8UC1的优化就成了整个工作的重中之重。以matrix add为例，最简单的kernel的写法是这样的

利用OpenCL对OpenCV并行化心得（2）

lkchl的专栏

09-14

4467

上文说到了没有ROI的情况下怎么优化add，现在看看有roi的情况。 ROI是opencv里面的一个特性，也可以说是图像处理库都有的特性，它的意思是对于整个一幅图像，只处理被ROI框起来的那一块，可以看做是一个mask。如果不注重性能，最简单的方法就是加上一个offset即可 __kernel void matrix_add(__global uchar* src1,__global uc

opencl

ww506772362的专栏

11-11

1973

下面我们通过一个具体的示例程序来说明这些步骤。使用 OpenCL API 编程与一般 C/C++ 引入第三方库编程没什么区别。所以，首先要做的自然是 include 相关的头文件。由于在 MacOS X 10.6下OpenCL的头文件命名与其他系统不同，通常使用一个#if defined进行区分，代码如下： #if defined(__APPLE__) || defined(__MA