AI模型部署实战：利用OpenCV的CUDA模块加速视觉模型部署流程

最新推荐文章于 2025-05-23 01:34:43 发布
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分类专栏： 自动驾驶与深度学习 CUDA编程 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 opencv 目标检测
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一. 前言

我在之前的文章《AI模型部署实战：利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程》中介绍了如何使用CV-CUDA库来加速视觉模型部署的流程，但是CV-CUDA对系统版本和CUDA版本的要求比较高，在一些低版本的系统中可能无法使用。对于像我这种不会写CUDA代码又想用CUDA来加速模型部署流程的人来说要怎么办呢，其实还有一种方式，那就是使用OpenCV的CUDA接口。

本文将介绍OpenCV CUDA模块的基本使用方法（C++）

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一文详解OpenCV中的CUDA模块
3D视觉工坊
03-18 839
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，...
PyTorch视觉项目实战：从数据加载到模型部署
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
PyTorch视觉项目实战：从数据加载到模型部署 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，随着深度学习在计算机视觉领域的飞速发展，PyTorch 凭借其简洁的代码风格、动态计算图特性以及强大的社区支持，成为众多开发者和研究人员的首选框架。从数据加载、模型构建与训练，到最终的模型部署，PyTorch 提供了一套完整且灵活的解决方案。本文将通过实际项目案例，详细阐述基于 PyTorch 的视觉项目全流程，结合丰富的代码示例和概念解析，帮助读者掌握从项目起步到落地的关键技术。
【OpenCV】OpenCV中GPU模块使用
weixin_33744141的博客
08-07 1709
CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前，先回顾下CUDA的一般使用方法，其基本步骤如下： 1.主机代码执行；2.传输数据到GPU；3.确定grid，block大小； 4.调用内核函数，GPU运行程序；5.传输结果到CPU；6.继续主机代码执行。 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。 注意的问题：cu，cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于...
使用 OpenCV 和 CUDA 实现高效图像处理：加速你的计算机视觉任务
威哥说编程
04-16 1044
OpenCV 从 3.0 版本开始就支持通过 CUDA 加速图像处理操作，支持的操作包括图像滤波、边缘检测、特征匹配等。借助 CUDA，OpenCV 可以执行许多常见的计算机视觉任务，比如图像滤波、特征检测、图像变换等，尤其在处理大规模图像数据时，能够显著减少计算时间。利用 GPU 的并行计算能力，可以加速许多常见的图像处理任务，如滤波、边缘检测、图像金字塔和矩阵操作等。如果你有支持 CUDA 的 GPU，强烈建议在 OpenCV 中启用 CUDA 加速，以获得显著的性能提升。
【OpenCV中的CUDA模块 I】
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
05-10 1092
CUDA处理图像的时候，首先需要把Mat图像上载到CUDA数据单元GpuMat对象中去，然后调用CUDA支持的相关API进行处理，处理完成之后，再从GpuMat下载数据到原始Mat对象中，完成后续操作。基本上包含了OpenCV图像处理的主要功能，这里有一个地方需要特别注意，就是编译时候选择不同的CUDA版本，对上述模块的支持略微不同。CUDA还支持各种特征匹配，以ORB特征匹配为例，实现CUDA版本的特征匹配会比没有CUDA版本的速度快到10倍以上，基本也可以达到实时级别。
工作小记 cv-cuda使用
饭真好吃的博客
01-21 1422
最近要实现RGB相关cuda算子的功能，最终通过自己手写核函数实现。这里记录一下对cv-cuda的调研和使用，因为项目要求gcc-5，而cv-cuda要求gcc11而放弃使用，但是相关的记录，以及使用方法都要记录下来，以便下次项目一旦更新gcc(笑)时再次使用cv-cuda官网连接安装指南。
CV-CUDA初学习
Done_for_me的博客
08-06 1291
NVIDIA CV- cuda™是一个开源项目，用于构建云级人工智能(AI)成像和计算机视觉(CV)应用程序。它使用图形处理单元(GPU)加速来帮助开发人员构建高效的预处理和后处理管道。它可以将吞吐量提高10倍以上，同时降低云计算成本。
CVのCUDA模块~加速视觉模型部署
whaosoft143ai的博客
05-18 881
这里介绍了OpenCV CUDA模块中图像处理接口的基本使用方法，用这些CUDA接口基本上可以满足视觉AI模型的部署需求，在嵌入式平台上可以有效减少CPU资源的消耗。流是一系列异步操作的集合，通过在一个设备上并发地运行多个内核任务来实现任务的并发执行，这种方式使得设备的利用率更高。的使用方式非常相似，封装的接口基本上是一致的，详细内容可以参考GpuMat的文档。模块提供的函数接口以及使用方法，在写代码之前我们应该好好学习一下这些文档。版本的要求比较高，在一些低版本的系统中可能无法使用。whaosoft ai
OpenCV图像处理：深度学习模型部署指南
AI天才研究院
05-23 816
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？
AI 大模型部署到嵌入式原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-01 2774
随着人工智能技术的快速发展，将AI模型部署到嵌入式设备上已成为一个热门的研究领域。这种部署方式不仅能够实现设备的智能化，还能够减少对云端服务的依赖，提高数据隐私性和系统响应速度。然而，由于嵌入式设备通常具有有限的计算资源、存储空间和能源供应，将复杂的AI模型部署到这些设备上面临着诸多挑战。本文将深入探讨AI模型部署到嵌入式系统的原理，并通过实际的代码案例来展示这一过程。权重剪枝：基于权重的重要性评估，移除不重要的连接或神经元。知识蒸馏：利用大模型（教师模型）的输出来训练小模型（学生模型）。
【OpenCV中的CUDA模块 II】
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
05-10 1428
本文我们概述了GPU OpenCV模块并编写了一个简单的演示，以了解如何加速Farneback的Optical Flow算法。我们研究了OpenCV为该模块提供的API，您也可以重用该API来尝试使用CUDA加速OpenCV算法。
【OpenCV】CUDA模块6:Stream
weixin_39244242的博客
02-19 1294
同一个流中的命令会按照它们被添加到流中的顺序执行，而不同流中的命令则可以并行执行，具体取决于 GPU 的硬件资源和调度策略。cv::cuda::Stream 类提供了创建和操作 CUDA 流的功能。在 OpenCV 的 CUDA 模块中，许多函数都接受一个 Stream 参数，以便你可以指定在哪个流上执行该操作。然而，上面的代码示例实际上并没有利用到 CUDA 的并行性，因为我们没有创建真正的独立流。cv::cuda::Stream 是 OpenCV CUDA 模块中的一个类，它表示一个 CUDA 流。
CUDA 模块介绍 OpenCV v4.8.0
hirshdz327的博客
10-02 324
OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™（NVIDIA®）* CUDA* Runtime API 实现，仅支持英伟达™（NVIDIA®）GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构，而高级功能则包括一些最先进的算法（如立体对应、人脸和人物检测器等），可供应用程序开发人员使用。CUDA 模块设计为主机级应用程序接口。
CV-CUDA NVIDIA GPU前后处理库入门
qq_40734883的博客
04-10 2286
CV-CUDA是NVIDIA开发出的一个用于图像预处理的库，将大部分的预处理和后处理都迁移到GPU上进行，提高对输入输出图像的处理效率，目前该库才刚开源不久，本文使用的是v0.2.1这个版本。
OpenCV 3.2.0 编译CUDA模块
无水wangyang
05-28 436
工具 visual studio 2015（VS2019不适配CUDA9.0，编译的时候遇到了问题） opencv3.2.0 源码 CUDA 9.0 toolkit cmake 3.14.0（最高版本是3.18.0，测试也是可以使用的） 准备工作 安装Visual Studio，CUDA 9.0 toolkit，cmake。 注意电脑是可以安装多个CUDA版本的。一般写代码比较常用哪个版本的CUDA，就设置哪个CUDA的路径到下图红框中。 下载opencv源码（推荐去GitHub..
CV-CUDA: NVIDIA 官方出品高性能图像处理加速库
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 1223
如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！欢迎添加小编微信号:cv_huber，一起探讨更多有趣的话题！本文正在参加 人工智能创作者扶持计划。
[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
yohnyang的博客
06-19 602
[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
OpenCV中的CUDA模块编程探秘
DevPulse的博客
08-13 224
在本文中，我们将深入研究OpenCV中的CUDA模块，并详细讨论如何使用CUDA加速计算机视觉应用程序。总结起来，本文详细介绍了OpenCV中的CUDA模块编程，并展示了如何使用CUDA加速计算机视觉应用程序。我们学习了CUDA编程模型的基本概念，并通过示例代码演示了在CUDA模块中使用内核函数的过程。我们可以使用CUDA C/C++语言编写内核函数，并通过调用这些函数来利用GPU的并行计算能力。在实际应用中，我们可以使用OpenCV的CUDA模块提供的函数来简化代码。类来管理GPU上的图像数据，并使用。
cv-cuda （cvcuda、nvcv）教程——Python安装
TigerZ*的博客
01-11 4288
由于当前版本安装后，大家反应import nvcv cvcuda 失败，看官方文档，当前还不是很规范，特此记录当前版本的安装方法。
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