详解python中GPU版本的opencv常用方法介绍-猿码集

1. 概述

Python是一门非常强大的编程语言，而OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库。在过去的几年中，GPU在计算机视觉和深度学习领域变得越来越重要。 Python提供了大量的GPU加速库，方便快捷地进行GPU计算。本文将介绍在Python中使用GPU版的OpenCV进行计算机视觉的方法。

2. 安装GPU版OpenCV

2.1 安装CUDA和CuDNN

要使用GPU版OpenCV，首先需要安装CUDA和CuDNN。

CUDA是NVIDIA开发的针对GPU的并行计算平台和编程模型。要在Python中使用GPU，需要在机器上安装NVIDIA GPU驱动程序以及CUDA架构。

CuDNN是NVIDIA的深度神经网络库，可用于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的加速。安装CuDNN后，Python中的Keras和TensorFlow等深度学习框架将自动使用它。

安装过程详见官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 和 https://developer.nvidia.com/cudnn）。

2.2 安装GPU版OpenCV

安装完成CUDA和CuDNN后，可以安装GPU版OpenCV。

!pip install opencv-python-headless

安装完成后，我们需要检查是否成功安装了GPU版本的OpenCV。运行下面的代码，如果输出有NVidia GPU信息，则表示安装成功。


import cv2
print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceInfo())

3. 使用GPU版OpenCV

3.1 创建GPU Mat

在使用GPU版OpenCV时，需要将数据从CPU移动到GPU上。为此，我们需要使用cv2.cuda_GpuMat方法将数据复制到GPU上。


import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
if img is not None:
    # 创建GPU Mat
    gpu_img = cv2.cuda_GpuMat()
    gpu_img.upload(img)

3.2 将GPU Mat复制回CPU

处理完GPU上的图像后，我们需要将其复制回CPU。


# 将GPU Mat复制回CPU
img = gpu_img.download()

3.3 图像加法

在GPU版OpenCV中，可以将两个GPU Mat相加，以提高图像加法的速度。


img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE).astype(np.float32)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE).astype(np.float32)
if img1 is not None and img2 is not None:
    # 将CPU上的图像转换为GPU上的图像
    gpu_img1 = cv2.cuda_GpuMat()
    gpu_img2 = cv2.cuda_GpuMat()
    gpu_img1.upload(img1)
    gpu_img2.upload(img2)
    
    # GPU上的图像相加
    gpu_add = cv2.cuda.add(gpu_img1, gpu_img2)
    
    # 将GPU上的图像复制回CPU
    add = gpu_add.download()

3.4 图像减法

在GPU版OpenCV中，可以将两个GPU Mat相减，以提高图像减法的速度。


# GPU上的图像相减
gpu_subtract = cv2.cuda.subtract(gpu_img1, gpu_img2)
# 将GPU上的图像复制回CPU
subtract = gpu_subtract.download()

3.5 图像位运算

在GPU版OpenCV中，可以通过位运算在GPU上高效处理图像。


# 创建两个GPU Mat
gpu_img1 = cv2.cuda_GpuMat()
gpu_img2 = cv2.cuda_GpuMat()
# 上传图像数据至GPU
gpu_img1.upload(cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
gpu_img2.upload(cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
# 使用位运算进行逻辑操作
bitwise_and = cv2.cuda.bitwise_and(gpu_img1, gpu_img2)
bitwise_or = cv2.cuda.bitwise_or(gpu_img1, gpu_img2)
bitwise_xor = cv2.cuda.bitwise_xor(gpu_img1, gpu_img2)

4. 总结

GPU版OpenCV是一种加速计算机视觉操作的方法，与CPU相比，GPU可以提供更快的计算速度。本文介绍了在Python中安装和使用GPU版OpenCV的方法，并展示了一些简单的GPU加速计算机视觉操作。

详解python中GPU版本的opencv常用方法介绍