C++ OpenCV与GPU加速结合实践

在本示例中，我们将展示如何使用OpenCV库和GPU加速来处理图像

首先，确保已安装了NVIDIA CUDA Toolkit和cuDNN库。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 安装OpenCV库：

sudo apt-get install libopencv-dev

2. 安装OpenCV的GPU模块：

sudo apt-get install libopencv-gpu-dev

3. 创建一个名为gpu_opencv_example.cpp的C++源文件，并添加以下代码：

#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>

int main(int argc, char* argv[]) {
    if (argc != 2) {
        std::cout << "Usage: ./gpu_opencv_example<image_path>"<< std::endl;
        return -1;
    }

    // Load the image using OpenCV
    cv::Mat src_host = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    // Create a GPU matrix and upload the image to the GPU
    cv::gpu::GpuMat src_device, dst_device;
    src_device.upload(src_host);

    // Apply a Gaussian blur on the GPU
    cv::gpu::GaussianBlur(src_device, dst_device, cv::Size(5, 5), 0);

    // Download the result from the GPU to the host memory
    cv::Mat dst_host;
    dst_device.download(dst_host);

    // Show the original and blurred images
    cv::imshow("Original", src_host);
    cv::imshow("Blurred", dst_host);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

4. 编译并运行程序：

g++ -o gpu_opencv_example gpu_opencv_example.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv` -lopencv_gpu
./gpu_opencv_example<image_path>

这个示例程序首先使用OpenCV加载一张图片，然后将其上传到GPU内存。接下来，它在GPU上应用高斯模糊滤波器。最后，它将结果下载回主机内存并显示原始图像和模糊后的图像。

请注意，这个示例仅用于演示目的。在实际项目中，您可能需要根据需求调整代码以实现更复杂的图像处理任务。