GPU 上的 OpenCV MatchTemplate

Posted 2023-02-22

【中文标题】GPU 上的 OpenCV MatchTemplate

【英文标题】：OpenCV MatchTemplate on GPU

【发布时间】：2015-06-19 13:50:31

【问题描述】：

在我的 C# 项目中，我需要快速的模板匹配算法。我现在拥有的是 OpenCV 实现。简化代码为：

 using OpenCvSharp;
 using OpenCvSharp.CPlusPlus;
 // ...

 var image = new Mat("Image.png");
 var template = new Mat("Template.png");

 double minVal, maxVal;
 Point minLoc, maxLoc;
 var result = image.MatchTemplate(template, MatchTemplateMethod.CCoeffNormed);
 result.MinMaxLoc(out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);
 Console.WriteLine("maxLoc: 0, maxVal: 1", maxLoc, maxVal);

我想在 GPU 上进行相同的计算以显着加快它们的速度，但找不到如何做到这一点的示例。 github 上的示例已被注释掉，似乎不起作用。

【参考方案1】：

我之前尝试过将 OpenCV 的 matchTemplate() 函数移植到 GPU 上。

他们实际上给出了their documentation for the method 中的方程式。这称为“标准化互相关”。

天真的方法是将其简单地移植到 GPU（我将其作为像素着色器进行）。结果证明它比 OpenCV 的 CPU 方法慢。为什么？他们实际上使用了一种称为“快速归一化互相关”的方法，正如 ILM 的 J.P Lewis 在this paper 中所述。

诀窍是在频域中进行相关并利用convolution theorem：频域中的逐点乘法相当于空间域中的卷积。对我们来说，这意味着时间复杂度大大降低，我们只需要添加一个 FFT。