how to run opencv at gpu

OpenCV的GPU模块只支持NVIDIA的显卡，原因是该部分是基于NVIDIA的CUDA和NVIDIA的NPP模块实现的。而该模块的好处在于使用GPU模块无需安装CUDA工具，也无需学习GPU编程，因为不需要编写GPU相关的代码。但如果你想重新编译OpenCV的GPU模块的话，还是需要CUDA的toolkit。



由于GPU模块的发展，使大部分函数使用起来和之前在CPU下开发非常类似。首先，就是把GPU模块链接到你的工程中，并包含必要的头文件gpu.hpp。其次，就是GPU模块下的数据结构，原本在cv名字空间中的现在都在gpu名字空间中，使用时可以gpu：：和cv：：来防止混淆。



需要再说明的是，在GPU模块中，矩阵的名字为GpuMat，而不是之前的Mat，其他的函数名字和CPU模块中相同，不同的是，现在的参数输入不再是Mat，而是GpuMat。



还有一个问题就是，对于2.0的GPU模块，多通道的函数支持的并不好，推荐使用GPU模块处理灰度的图像。有些情况下，使用GPU模块的运行速度还不及CPU模块下的性能，所以可以认为，GPU模块相对而言还不够成熟，需要进一步优化。很重要的一个原因就是内存管理部分和数据转换部分对于GPU模块而言消耗了大量的时间。



需要注意的是，在所有使用GPU模块的函数之前，最好需要调用函数gpu::getCudaEnabledDeviceCount，如果你在使用的OpenCV模块编译时不支持GPU，这个函数返回值为0；否则返回值为已安装的CUDA设备的数量。



还有一点就是使用GPU模块，需要在用CMake编译OpenCV时使其中的WITH_CUDA和WITH_TBB的宏生效，为ON。



arm gpu  mali cannot run opencv .