10分钟学会 OpenCV CUDA编程

Posted 2021-04-25 OpenCV学堂

OpenCV4 CUDA编程代码教程

预计阅读时间 ：12 mins

CUDA支持模块

01

OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行，实现对OpenCV图像处理程序的加速运行，当前支持加速的模块包括如下：

图像背景分割

视频编解码

特征2D

卷积滤波

图像处理

对象检测

光流

双目视觉

 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。比如最新的CUDA10.0来说已经不支持级联检测器的加速啦。

要想利用GPU实现CUDA OpenCV加速，第一步当然是重新编译OpenCV源码实现对CUDA的支持，这个可以参考我之前发的文章

收到大家的反馈，觉得视频比较好，所以又录制了一个OpenCV4 + CUDA加速编译与配置的视频教程，B站可以免费看：

https://www.bilibili.com/video/av71643385

代码演示教程

02

检测CUDA设备支持，代码如下：

cuda::printCudaDeviceInfo(cuda::getDevice());
int count = cuda::getCudaEnabledDeviceCount();
printf("GPU Device Count : %d \n", count);

运行截图：

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。以图像灰度转换为例，代码演示如下：

// 灰度转换
Mat src_host = imread("D:/images/test.png");
GpuMat src, gray;
src.upload(src_host);
cuda::cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gray_host;
gray.download(gray_host);
imshow("src", src_host);
imshow("gray", gray_host);
waitKey(0);

效果演示如下：

CUDA支持各种卷积处理，卷积处理支持盒子模糊、高斯模糊、图像梯度（Soble\Scharr）、二阶导数算子-拉普拉斯算子、以高斯模糊为例，代码演示如下：

cv::Mat h_img1 = cv::imread("D:/images/test1.png");
cv::cuda::GpuMat d_img1, d_result3x3, d_result5x5, d_result7x7;

// 加载数据
d_img1.upload(h_img1);

// 创建高斯 
auto filter3x3 = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_8UC3, CV_8UC3, cv::Size(3, 3), 5);
auto filter5x5 = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_8UC3, CV_8UC3, cv::Size(5, 5), 5);
auto filter7x7 = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_8UC3, CV_8UC3, cv::Size(7, 7), 5);

// 执行
filter3x3->apply(d_img1, d_result3x3);
filter5x5->apply(d_img1, d_result5x5);
filter7x7->apply(d_img1, d_result7x7);

// 获取结果
cv::Mat h_result3x3, h_result5x5, h_result7x7;
d_result3x3.download(h_result3x3);
d_result5x5.download(h_result5x5);
d_result7x7.download(h_result7x7);

// 显示
cv::imshow("Original Image ", h_img1);
cv::imshow("Blurred with kernel size 3x3", h_result3x3);
cv::imshow("Blurred with kernel size 5x5", h_result5x5);
cv::imshow("Blurred with kernel size 7x7", h_result7x7);

waitKey(0);
return;

CUDA支持图像的角点检测，支持Harris与shi-tomas角点检测，以shi-tomas角点检测为例，代码演示如下：

Mat src_host = imread("D:/images/building.png");
imshow("input", src_host);
GpuMat src, gray, corners;
Mat dst;
src.upload(src_host);
cuda::cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
auto corner_detector = cuda::createGoodFeaturesToTrackDetector(gray.type(), 1000, 0.01, 15, 3);
corner_detector->detect(gray, corners);
corners.download(dst);
printf("detected corners %d....\n", corners.cols);
for (int i = 0; i < dst.cols; i++) {
    int r = rng.uniform(0, 255);
    int g = rng.uniform(0, 255);
    int b = rng.uniform(0, 255);
    Point2f pt = dst.at<Point2f>(0, i);
    circle(src_host, pt, 3, Scalar(b, g, r), 2, 8, 0);
}
imshow("corner detect", src_host);
waitKey(0);
return;

效果显示如下：

我们都知道OpenCV中的双边模糊是处理速度比较慢的边缘保留算法，但是它的CUDA版本完全可以做到实时运行无压力，在线美颜很轻松，代码演示如下：

try {
    Mat src_host = imread("D:/images/example.png");
    imshow("input", src_host);
    GpuMat src(src_host);
    GpuMat dst;
    cuda::bilateralFilter(src, dst, 0, 100, 15, 4);
    Mat dst_host;
    dst.download(dst_host);
    imshow("result", dst_host);
}
catch (const Exception& ec) {
    std::cout << "Error" << ec.what() << std::endl;
}
waitKey(0);
return;

运行结果如下：

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。以ORB特征匹配为例，代码演示如下：

// gpu data
cuda::GpuMat d_object_image;
cuda::GpuMat d_scene_image;

// cuda::GpuMat d_keypoints_scene, d_keypoints_object;       // GPU key points
vector< KeyPoint > h_keypoints_scene, h_keypoints_object; // CPU key points
cuda::GpuMat d_descriptors_scene, d_descriptors_object;   // GPU descriptor

// Image CPU uploaded to GPU
d_object_image.upload(h_object_image);
d_scene_image.upload(h_scene_image);

// 对象检测
auto orb = cuda::ORB::create();
// Detect feature points and extract corresponding descriptors
orb->detectAndCompute(d_object_image, cuda::GpuMat(), h_keypoints_object, d_descriptors_object);
orb->detectAndCompute(d_scene_image, cuda::GpuMat(), h_keypoints_scene, d_descriptors_scene);

// Brute Force Violence Matcher
Ptr< cuda::DescriptorMatcher > matcher = cuda::DescriptorMatcher::createBFMatcher(NORM_HAMMING);
vector< vector< DMatch> > d_matches;
matcher->knnMatch(d_descriptors_object, d_descriptors_scene, d_matches, 2);

std::cout << "match size:" << d_matches.size() << endl;
std::vector< DMatch > good_matches;
for (int k = 0; k < std::min(h_keypoints_object.size() - 1, d_matches.size()); k++)
{
    if ((d_matches[k][0].distance < 0.9*(d_matches[k][1].distance)) &&
        ((int)d_matches[k].size() <= 2 && (int)d_matches[k].size()>0))
    {
        good_matches.push_back(d_matches[k][0]);
    }
}
std::cout << "size:" << good_matches.size() << endl;

运行结果如下：

CUDA支持各种光流算法，这里需要注意的时候，最新的OpenCV4中出现的DIS光流还不支持CUDA加速调用。CUDA光流算法支持调用基本上都可以达到10帧左右。调用CUDA加速的稠密光流法， CPU版本运行在1～2帧左右，CUDA加速效果很明显。

// GPU 光流法
cuda::cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
farn->calc(preGray, gray, flow);

// GPU数据处理
vector<GpuMat> mm;
cuda::split(flow, mm);
cuda::cartToPolar(mm[0], mm[1], gMag, gAng);

运行结果如下

上面所有的测试都是基于OpenCV4 + GTX 1050TI的显卡 + Windows 10 系统上完成。希望通过上述的代码演示，觉得不错，请戳 好看 支持

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