使用OpenCV3.1和OpenCL进行GPU加速的教程

简介：
本教程详细介绍如何利用OpenCV 3.1库结合OpenCL技术实现图像处理算法在GPU上的高效运行，旨在帮助开发者掌握GPU加速技巧。 在使用OpenCV3.1的GPU及OpenCL加速功能的新接口时，特别是涉及到UMat（Unified Memory）的应用过程中，有一些重要的注意事项需要遵守： - UMat与传统的cv::Mat不同，它能够利用设备内存进行数据存储，并且可以自动管理CPU和GPU之间的数据传输。然而，在使用UMat之前，请确保你的系统已经正确配置了OpenCL环境。 - 当在UMat对象上执行操作时，需要注意的是，这些操作可能不会立即完成计算任务；相反地，它们可能会被延迟到稍后的时间点（称为“asynchronous execution”）。这意味着你不能像对待cv::Mat那样直接访问UMat中的数据。 - 在将图像从CPU内存移动到GPU内存或反之亦然时，请注意性能开销。例如，在每次迭代中频繁转换数据类型可能会影响整体程序效率，因此尽量减少这类操作是明智的。 - 如果需要在不同设备之间复制UMat对象（比如从一个GPU传输到另一个），请使用适当的函数来执行此任务，以确保正确地处理内存分配和释放。 总之，熟悉上述要点对于充分利用OpenCV3.1中提供的高性能计算资源至关重要。