python 의 GPU 버 전의 opencv 상용 방법 에 대한 설명

86564 단어 pythonGPUopencv상용 방법
머리말
이 편 은 python 의 시각 으로 관련 함수 와 자기 사용 중의 일부 문 제 를 소개 합 니 다.이 편 전에 opencv 컴 파일 의 전 과정 을 정리 하려 고 했 으 나 너무 많은 구 덩이 를 만 났 습 니 다.잠시 했 던 노트 를 다시 보고 싶 지 않 기 때문에 python 에서 GPU 버 전의 opencv 를 정리 합 니 다.
주요 함수 설명
threshold():이치 화 되 지만 한도 값 설정 을 지정 해 야 합 니 다.
blendlinear():두 그림 의 선형 혼합
calcHist()
createBoxFilter():규범 화 된 2D 상자 필 터 를 만 듭 니 다.
canny 테두리 검출
createGaussianFilter():Gaussian 필 터 를 만 듭 니 다.
createLaplacianFilter():Laplacian 필 터 를 만 듭 니 다.
createLinearFilter():선형 필 터 를 만 듭 니 다.
createmorphologyFilter():형태학 연산 필터;부식,개폐,닫 기 등 조작
createSolbelFilter():solbel 필 터 를 만 듭 니 다.
createHougn Circles Detector():호 프 원 감지 기 만 들 기
createMedianFilter():중간 값 필터 만 들 기
createTemplateMatching():템 플 릿 일치
cvtColor():색상 공간 변환
dft():부동 소수점 행렬 의 정방 향 또는 역 이산 푸 리 엽 변환 을 실행 합 니 다.
drawColorDisp():색상 차이 그림
equalizeHist():그 레이스 케 일 이미지 의 직사 도 균형 화
findMinMax()
findMinMaxLoc()
flip():2 차원 행렬 뒤 집기
merge():몇 개의 단일 채널 행렬 로 다 중 채널 행렬 을 구성 합 니 다.
split():다 중 채널 행렬 을 여러 개의 단일 채널 행렬 로 분리 합 니 다.
getCuda EnabledDeviceCount():사용 가능 한 gpu 수 가 져 오기
getDevice():cuda:setDevice 또는 기본 으로 초기 화 된 현재 장치 색인 을 되 돌려 줍 니 다.
printCudaDeviceInfo()
resetDevice():현재 프로 세 스 의 현재 장치 와 관련 된 모든 자원 을 표시 하고 제거 합 니 다.
setDevice():장 치 를 설정 하고 현재 스 레 드 를 초기 화 합 니 다.차 함수 호출 을 생략 하면 첫 번 째 CUDA 사용 시 기본 장치 초기 화
remap():그림 에 대한 일반적인 변환
resize():그림 크기 조정
rotate():원점(0,0)주위 에서 그림 을 회전 시 킨 다음 이동 합 니 다.
sum():행렬 요소 의 합 을 되 돌려 줍 니 다.
위 는 cv2.cuda 에서 정리 한 사용 가능 한 방법 입 니 다.밑바닥 은 C++이 고 python 은 주로 cv2.so 파일 을 호출 하기 때 문 입 니 다.만약 에 우리 가 대상 이 어떤 역할 을 하 는 지 보고 싶다 면 일련의 사용 방식 도 있 습 니 다.우 리 는 python 의 마법 방법dir__ help 와 보기:

$ dir(cv2.cuda) 
"""
['ALPHA_ATOP', 'ALPHA_ATOP_PREMUL', 'ALPHA_IN', 'ALPHA_IN_PREMUL', 'ALPHA_OUT', 'ALPHA_OUT_PREMUL', 'ALPHA_OVER', 'ALPHA_OVER_PREMUL', 'ALPHA_PLUS', 'ALPHA_PLUS_PREMUL', 'ALPHA_PREMUL', 'ALPHA_XOR', 'ALPHA_XOR_PREMUL', 'BroxOpticalFlow_create', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_MHT', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY_MHT', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_MHT', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_MHT', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY_MHT', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_MHT', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_MHT', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY_MHT', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_MHT', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_MHT', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY_MHT', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_MHT', 'COLOR_BayerBG2BGR_MHT', 'COLOR_BayerBG2GRAY_MHT', 'COLOR_BayerBG2RGB_MHT', 'COLOR_BayerGB2BGR_MHT', 'COLOR_BayerGB2GRAY_MHT', 'COLOR_BayerGB2RGB_MHT', 'COLOR_BayerGR2BGR_MHT', 'COLOR_BayerGR2GRAY_MHT', 'COLOR_BayerGR2RGB_MHT', 'COLOR_BayerRG2BGR_MHT', 'COLOR_BayerRG2GRAY_MHT', 'COLOR_BayerRG2RGB_MHT', 'CascadeClassifier_create', 'DEVICE_INFO_COMPUTE_MODE_DEFAULT', 'DEVICE_INFO_COMPUTE_MODE_EXCLUSIVE', 'DEVICE_INFO_COMPUTE_MODE_EXCLUSIVE_PROCESS', 'DEVICE_INFO_COMPUTE_MODE_PROHIBITED', 'DYNAMIC_PARALLELISM', 'DensePyrLKOpticalFlow_create', 'DescriptorMatcher_createBFMatcher', 'DeviceInfo_ComputeModeDefault', 'DeviceInfo_ComputeModeExclusive', 'DeviceInfo_ComputeModeExclusiveProcess', 'DeviceInfo_ComputeModeProhibited', 'EVENT_BLOCKING_SYNC', 'EVENT_DEFAULT', 'EVENT_DISABLE_TIMING', 'EVENT_INTERPROCESS', 'Event_BLOCKING_SYNC', 'Event_DEFAULT', 'Event_DISABLE_TIMING', 'Event_INTERPROCESS', 'Event_elapsedTime', 'FEATURE_SET_COMPUTE_10', 'FEATURE_SET_COMPUTE_11', 'FEATURE_SET_COMPUTE_12', 'FEATURE_SET_COMPUTE_13', 'FEATURE_SET_COMPUTE_20', 'FEATURE_SET_COMPUTE_21', 'FEATURE_SET_COMPUTE_30', 'FEATURE_SET_COMPUTE_32', 'FEATURE_SET_COMPUTE_35', 'FEATURE_SET_COMPUTE_50', 'FarnebackOpticalFlow_create', 'FastFeatureDetector_create', 'GLOBAL_ATOMICS', 'GpuMat_defaultAllocator', 'GpuMat_setDefaultAllocator', 'HOG_create', 'HOST_MEM_PAGE_LOCKED', 'HOST_MEM_SHARED', 'HOST_MEM_WRITE_COMBINED', 'HostMem_PAGE_LOCKED', 'HostMem_SHARED', 'HostMem_WRITE_COMBINED', 'NATIVE_DOUBLE', 'NVIDIA_OPTICAL_FLOW_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_FAST', 'NVIDIA_OPTICAL_FLOW_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_MAX', 'NVIDIA_OPTICAL_FLOW_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_MEDIUM', 'NVIDIA_OPTICAL_FLOW_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_SLOW', 'NVIDIA_OPTICAL_FLOW_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_UNDEFINED', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_FAST', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_MAX', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_MEDIUM', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_SLOW', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_NV_OF_PERF_LEVEL_UNDEFINED', 'NvidiaOpticalFlow_1_0_create', 'ORB_create', 'OpticalFlowDual_TVL1_create', 'SHARED_ATOMICS', 'SURF_CUDA_ANGLE_ROW', 'SURF_CUDA_HESSIAN_ROW', 'SURF_CUDA_LAPLACIAN_ROW', 'SURF_CUDA_OCTAVE_ROW', 'SURF_CUDA_ROWS_COUNT', 'SURF_CUDA_SIZE_ROW', 'SURF_CUDA_X_ROW', 'SURF_CUDA_Y_ROW', 'SparsePyrLKOpticalFlow_create', 'StereoBeliefPropagation_estimateRecommendedParams', 'StereoConstantSpaceBP_estimateRecommendedParams', 'Stream_Null', 'TargetArchs_has', 'TargetArchs_hasBin', 'TargetArchs_hasEqualOrGreater', 'TargetArchs_hasEqualOrGreaterBin', 'TargetArchs_hasEqualOrGreaterPtx', 'TargetArchs_hasEqualOrLessPtx', 'TargetArchs_hasPtx', 'WARP_SHUFFLE_FUNCTIONS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'abs', 'absSum', 'absdiff', 'add', 'addWeighted', 'alphaComp', 'bilateralFilter', 'bitwise_and', 'bitwise_not', 'bitwise_or', 'bitwise_xor', 'blendLinear', 'buildWarpAffineMaps', 'buildWarpPerspectiveMaps', 'calcAbsSum', 'calcHist', 'calcNorm', 'calcNormDiff', 'calcSqrSum', 'calcSum', 'cartToPolar', 'compare', 'copyMakeBorder', 'countNonZero', 'createBackgroundSubtractorMOG', 'createBackgroundSubtractorMOG2', 'createBoxFilter', 'createBoxMaxFilter', 'createBoxMinFilter', 'createCLAHE', 'createCannyEdgeDetector', 'createColumnSumFilter', 'createContinuous', 'createConvolution', 'createDFT', 'createDerivFilter', 'createDisparityBilateralFilter', 'createGaussianFilter', 'createGeneralizedHoughBallard', 'createGeneralizedHoughGuil', 'createGoodFeaturesToTrackDetector', 'createHarrisCorner', 'createHoughCirclesDetector', 'createHoughLinesDetector', 'createHoughSegmentDetector', 'createLaplacianFilter', 'createLinearFilter', 'createLookUpTable', 'createMedianFilter', 'createMinEigenValCorner', 'createMorphologyFilter', 'createRowSumFilter', 'createScharrFilter', 'createSeparableLinearFilter', 'createSobelFilter', 'createStereoBM', 'createStereoBeliefPropagation', 'createStereoConstantSpaceBP', 'createTemplateMatching', 'cvtColor', 'demosaicing', 'dft', 'divide', 'drawColorDisp', 'ensureSizeIsEnough', 'equalizeHist', 'evenLevels', 'exp', 'findMinMax', 'findMinMaxLoc', 'flip', 'gammaCorrection', 'gemm', 'getCudaEnabledDeviceCount', 'getDevice', 'histEven', 'histRange', 'integral', 'log', 'magnitude', 'magnitudeSqr', 'max', 'meanShiftFiltering', 'meanShiftProc', 'meanShiftSegmentation', 'meanStdDev', 'merge', 'min', 'minMax', 'minMaxLoc', 'mulAndScaleSpectrums', 'mulSpectrums', 'multiply', 'norm', 'normalize', 'phase', 'polarToCart', 'pow', 'printCudaDeviceInfo', 'printShortCudaDeviceInfo', 'pyrDown', 'pyrUp', 'rectStdDev', 'reduce', 'registerPageLocked', 'remap', 'reprojectImageTo3D', 'resetDevice', 'resize', 'rotate', 'setBufferPoolConfig', 'setBufferPoolUsage', 'setDevice', 'split', 'sqr', 'sqrIntegral', 'sqrSum', 'sqrt', 'subtract', 'sum', 'threshold', 'transpose', 'unregisterPageLocked', 'warpAffine', 'warpPerspective']
"""

$ GPU_mat = cv2.cuda_GpuMat()
$ dir(GPU_mat)
"""
['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'adjustROI', 'assignTo', 'channels', 'clone', 'col', 'colRange', 'convertTo', 'copyTo', 'create', 'defaultAllocator', 'depth', 'download', 'elemSize', 'elemSize1', 'empty', 'isContinuous', 'locateROI', 'reshape', 'row', 'rowRange', 'setDefaultAllocator', 'setTo', 'size', 'step', 'step1', 'swap', 'type', 'updateContinuityFlag', 'upload']
"""

$ dir(cv2)
"""
['', 'ACCESS_FAST', 'ACCESS_MASK', 'ACCESS_READ', 'ACCESS_RW', 'ACCESS_WRITE', 'ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C', 'ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_AGAST_5_8', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_AGAST_7_12D', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_AGAST_7_12S', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_NONMAX_SUPPRESSION', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_OAST_9_16', 'AGAST_FEATURE_DETECTOR_THRESHOLD', 'AKAZE', 'AKAZE_DESCRIPTOR_KAZE', 'AKAZE_DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT', 'AKAZE_DESCRIPTOR_MLDB', 'AKAZE_DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT', 'AKAZE_create', 'AffineTransformer', 'AgastFeatureDetector', 'AgastFeatureDetector_AGAST_5_8', 'AgastFeatureDetector_AGAST_7_12d', 'AgastFeatureDetector_AGAST_7_12s', 'AgastFeatureDetector_NONMAX_SUPPRESSION', 'AgastFeatureDetector_OAST_9_16', 'AgastFeatureDetector_THRESHOLD', 'AgastFeatureDetector_create', 'Algorithm', 'AlignExposures', 'AlignMTB', 'AsyncArray', 'BFMatcher', 'BFMatcher_create', 'BORDER_CONSTANT', 'BORDER_DEFAULT', 'BORDER_ISOLATED', 'BORDER_REFLECT', 'BORDER_REFLECT101', 'BORDER_REFLECT_101', 'BORDER_REPLICATE', 'BORDER_TRANSPARENT', 'BORDER_WRAP', 'BOWImgDescriptorExtractor', 'BOWKMeansTrainer', 'BOWTrainer', 'BRISK', 'BRISK_create', 'BackgroundSubtractor', 'BackgroundSubtractorKNN', 'BackgroundSubtractorMOG2', 'BaseCascadeClassifier', 'CALIB_CB_ACCURACY', 'CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH', 'CALIB_CB_ASYMMETRIC_GRID', 'CALIB_CB_CLUSTERING', 'CALIB_CB_EXHAUSTIVE', 'CALIB_CB_FAST_CHECK', 'CALIB_CB_FILTER_QUADS', 'CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE', 'CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID', 'CALIB_FIX_ASPECT_RATIO', 'CALIB_FIX_FOCAL_LENGTH', 'CALIB_FIX_INTRINSIC', 'CALIB_FIX_K1', 'CALIB_FIX_K2', 'CALIB_FIX_K3', 'CALIB_FIX_K4', 'CALIB_FIX_K5', 'CALIB_FIX_K6', 'CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT', 'CALIB_FIX_S1_S2_S3_S4', 'CALIB_FIX_TANGENT_DIST', 'CALIB_FIX_TAUX_TAUY', 'CALIB_HAND_EYE_ANDREFF', 'CALIB_HAND_EYE_DANIILIDIS', 'CALIB_HAND_EYE_HORAUD', 'CALIB_HAND_EYE_PARK', 'CALIB_HAND_EYE_TSAI', 'CALIB_NINTRINSIC', 'CALIB_RATIONAL_MODEL', 'CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH', 'CALIB_THIN_PRISM_MODEL', 'CALIB_TILTED_MODEL', 'CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS', 'CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS', 'CALIB_USE_LU', 'CALIB_USE_QR', 'CALIB_ZERO_DISPARITY', 'CALIB_ZERO_TANGENT_DIST', 'CAP_ANDROID', 'CAP_ANY', 'CAP_ARAVIS', 'CAP_AVFOUNDATION', 'CAP_CMU1394', 'CAP_DC1394', 'CAP_DSHOW', 'CAP_FFMPEG', 'CAP_FIREWARE', 'CAP_FIREWIRE', 'CAP_GIGANETIX', 'CAP_GPHOTO2', 'CAP_GSTREAMER', 'CAP_IEEE1394', 'CAP_IMAGES', 'CAP_INTELPERC', 'CAP_INTELPERC_DEPTH_GENERATOR', 'CAP_INTELPERC_DEPTH_MAP', 'CAP_INTELPERC_GENERATORS_MASK', 'CAP_INTELPERC_IMAGE', 'CAP_INTELPERC_IMAGE_GENERATOR', 'CAP_INTELPERC_IR_GENERATOR', 'CAP_INTELPERC_IR_MAP', 'CAP_INTELPERC_UVDEPTH_MAP', 'CAP_INTEL_MFX', 'CAP_MSMF', 'CAP_OPENCV_MJPEG', 'CAP_OPENNI', 'CAP_OPENNI2', 'CAP_OPENNI2_ASUS', 'CAP_OPENNI_ASUS', 'CAP_OPENNI_BGR_IMAGE', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_BASELINE', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_FOCAL_LENGTH', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_PRESENT', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION', 'CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR_REGISTRATION_ON', 'CAP_OPENNI_DEPTH_MAP', 'CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP', 'CAP_OPENNI_DISPARITY_MAP_32F', 'CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK', 'CAP_OPENNI_GRAY_IMAGE', 'CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR', 'CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_OUTPUT_MODE', 'CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR_PRESENT', 'CAP_OPENNI_IR_GENERATOR', 'CAP_OPENNI_IR_GENERATOR_PRESENT', 'CAP_OPENNI_IR_IMAGE', 'CAP_OPENNI_POINT_CLOUD_MAP', 'CAP_OPENNI_QVGA_30HZ', 'CAP_OPENNI_QVGA_60HZ', 'CAP_OPENNI_SXGA_15HZ', 'CAP_OPENNI_SXGA_30HZ', 'CAP_OPENNI_VALID_DEPTH_MASK', 'CAP_OPENNI_VGA_30HZ', 'CAP_PROP_APERTURE', 'CAP_PROP_AUTOFOCUS', 'CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE', 'CAP_PROP_AUTO_WB', 'CAP_PROP_BACKEND', 'CAP_PROP_BACKLIGHT', 'CAP_PROP_BRIGHTNESS', 'CAP_PROP_BUFFERSIZE', 'CAP_PROP_CHANNEL', 'CAP_PROP_CONTRAST', 'CAP_PROP_CONVERT_RGB', 'CAP_PROP_DC1394_MAX', 'CAP_PROP_DC1394_MODE_AUTO', 'CAP_PROP_DC1394_MODE_MANUAL', 'CAP_PROP_DC1394_MODE_ONE_PUSH_AUTO', 'CAP_PROP_DC1394_OFF', 'CAP_PROP_EXPOSURE', 'CAP_PROP_EXPOSUREPROGRAM', 'CAP_PROP_FOCUS', 'CAP_PROP_FORMAT', 'CAP_PROP_FOURCC', 'CAP_PROP_FPS', 'CAP_PROP_FRAME_COUNT', 'CAP_PROP_FRAME_HEIGHT', 'CAP_PROP_FRAME_WIDTH', 'CAP_PROP_GAIN', 'CAP_PROP_GAMMA', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_HEIGH_MAX', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_X', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_OFFSET_Y', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_HEIGH', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_SENS_WIDTH', 'CAP_PROP_GIGA_FRAME_WIDTH_MAX', 'CAP_PROP_GPHOTO2_COLLECT_MSGS', 'CAP_PROP_GPHOTO2_FLUSH_MSGS', 'CAP_PROP_GPHOTO2_PREVIEW', 'CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_CONFIG', 'CAP_PROP_GPHOTO2_RELOAD_ON_CHANGE', 'CAP_PROP_GPHOTO2_WIDGET_ENUMERATE', 'CAP_PROP_GSTREAMER_QUEUE_LENGTH', 'CAP_PROP_GUID', 'CAP_PROP_HUE', 'CAP_PROP_IMAGES_BASE', 'CAP_PROP_IMAGES_LAST', 'CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_CONFIDENCE_THRESHOLD', 'CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_HORZ', 'CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_FOCAL_LENGTH_VERT', 'CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_LOW_CONFIDENCE_VALUE', 'CAP_PROP_INTELPERC_DEPTH_SATURATION_VALUE', 'CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_COUNT', 'CAP_PROP_INTELPERC_PROFILE_IDX', 'CAP_PROP_IOS_DEVICE_EXPOSURE', 'CAP_PROP_IOS_DEVICE_FLASH', 'CAP_PROP_IOS_DEVICE_FOCUS', 'CAP_PROP_IOS_DEVICE_TORCH', 'CAP_PROP_IOS_DEVICE_WHITEBALANCE', 'CAP_PROP_IRIS', 'CAP_PROP_ISO_SPEED', 'CAP_PROP_MODE', 'CAP_PROP_MONOCHROME', 'CAP_PROP_OPENNI2_MIRROR', 'CAP_PROP_OPENNI2_SYNC', 'CAP_PROP_OPENNI_APPROX_FRAME_SYNC', 'CAP_PROP_OPENNI_BASELINE', 'CAP_PROP_OPENNI_CIRCLE_BUFFER', 'CAP_PROP_OPENNI_FOCAL_LENGTH', 'CAP_PROP_OPENNI_FRAME_MAX_DEPTH', 'CAP_PROP_OPENNI_GENERATOR_PRESENT', 'CAP_PROP_OPENNI_MAX_BUFFER_SIZE', 'CAP_PROP_OPENNI_MAX_TIME_DURATION', 'CAP_PROP_OPENNI_OUTPUT_MODE', 'CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION', 'CAP_PROP_OPENNI_REGISTRATION_ON', 'CAP_PROP_PAN', 'CAP_PROP_POS_AVI_RATIO', 'CAP_PROP_POS_FRAMES', 'CAP_PROP_POS_MSEC', 'CAP_PROP_PVAPI_BINNINGX', 'CAP_PROP_PVAPI_BINNINGY', 'CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONHORIZONTAL', 'CAP_PROP_PVAPI_DECIMATIONVERTICAL', 'CAP_PROP_PVAPI_FRAMESTARTTRIGGERMODE', 'CAP_PROP_PVAPI_MULTICASTIP', 'CAP_PROP_PVAPI_PIXELFORMAT', 'CAP_PROP_RECTIFICATION', 'CAP_PROP_ROLL', 'CAP_PROP_SAR_DEN', 'CAP_PROP_SAR_NUM', 'CAP_PROP_SATURATION', 'CAP_PROP_SETTINGS', 'CAP_PROP_SHARPNESS', 'CAP_PROP_SPEED', 'CAP_PROP_TEMPERATURE', 'CAP_PROP_TILT', 'CAP_PROP_TRIGGER', 'CAP_PROP_TRIGGER_DELAY', 'CAP_PROP_VIEWFINDER', 'CAP_PROP_WB_TEMPERATURE', 'CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U', 'CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V', 'CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE', 'CAP_PROP_XI_ACQ_BUFFER_SIZE_UNIT', 'CAP_PROP_XI_ACQ_FRAME_BURST_COUNT', 'CAP_PROP_XI_ACQ_TIMING_MODE', 'CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_COMMIT', 'CAP_PROP_XI_ACQ_TRANSPORT_BUFFER_SIZE', 'CAP_PROP_XI_AEAG', 'CAP_PROP_XI_AEAG_LEVEL', 'CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_HEIGHT', 'CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_X', 'CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_OFFSET_Y', 'CAP_PROP_XI_AEAG_ROI_WIDTH', 'CAP_PROP_XI_AE_MAX_LIMIT', 'CAP_PROP_XI_AG_MAX_LIMIT', 'CAP_PROP_XI_APPLY_CMS', 'CAP_PROP_XI_AUTO_BANDWIDTH_CALCULATION', 'CAP_PROP_XI_AUTO_WB', 'CAP_PROP_XI_AVAILABLE_BANDWIDTH', 'CAP_PROP_XI_BINNING_HORIZONTAL', 'CAP_PROP_XI_BINNING_PATTERN', 'CAP_PROP_XI_BINNING_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_BINNING_VERTICAL', 'CAP_PROP_XI_BPC', 'CAP_PROP_XI_BUFFERS_QUEUE_SIZE', 'CAP_PROP_XI_BUFFER_POLICY', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_00', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_01', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_02', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_03', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_10', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_11', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_12', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_13', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_20', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_21', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_22', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_23', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_30', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_31', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_32', 'CAP_PROP_XI_CC_MATRIX_33', 'CAP_PROP_XI_CHIP_TEMP', 'CAP_PROP_XI_CMS', 'CAP_PROP_XI_COLOR_FILTER_ARRAY', 'CAP_PROP_XI_COLUMN_FPN_CORRECTION', 'CAP_PROP_XI_COOLING', 'CAP_PROP_XI_COUNTER_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_COUNTER_VALUE', 'CAP_PROP_XI_DATA_FORMAT', 'CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_EN', 'CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_POL', 'CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T0', 'CAP_PROP_XI_DEBOUNCE_T1', 'CAP_PROP_XI_DEBUG_LEVEL', 'CAP_PROP_XI_DECIMATION_HORIZONTAL', 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"""
나 는 상술 한 dir 가 표시 한 모든 방법 을 위 에 인쇄 했 는데,복사 해서 어떤 방법 을 사용 할 수 있 고,어떤 방법 을 사용 할 수 없 는 지 비교 할 수 있다.GPU 컴 파일 을 한 opencv 에 있어 cv2.cuda 의 기본 은 모두 GPU 방법 이 고 cv2 의 방법 은 CPU 의 것 이기 때문에 opencv 의 한계점 을 초래 했다.현재 제공 하 는 컴 파일 버 전의 cuda 방법 은 모두 이미지 의 변화 와 알고리즘 을 바탕 으로 대류 부분 이 비어 있 기 때문에 영상 을 조작 하려 면메모리 누 출 이 발생 할 확률 이 높 습 니 다:

이것 은 제 가 전에 발표 한 valgrind 테스트 보고서 입 니 다.opencv 로 조작 할 때 메모리 가 새 는 것 을 뚜렷하게 볼 수 있 습 니 다.따라서 그림 에 대해 일부 알고리즘 조작 만 한다 면 DNN,canny 등 속도 향상 이 뚜렷 하 다.그러나 resize 나 read 와 같은 조작 만 으로 는 GPU 의 원래 장점 을 발휘 하지 못 하고 운영 효율 이 직접 CPU 보다 빠 르 지 못 합 니 다.구체 적 인 원인 은 제 아래 의 세 가지 방법 을 볼 수 있 습 니 다.
OpenCV Mat 와 Umat
OpenCV 3 이후 새로운 이미지 용기 대상 Umat 를 도 입 했 습 니 다.사용 은 기능 기본 과 Mat 와 유사 하지만 하 나 는 GPU 에 그림 을 저장 하 는 것 을 의미 합 니 다.하 나 는 CPU 이 고 Umat 형식 은 openCL 을 지원 해 야 합 니 다.OpenCL 은 이 구조 시스템 에 통용 되 는 병렬 프로 그래 밍 기준 이자 이 를 바탕 으로 opencv 에서 Umat 와 Mat 의 전환 을 실현 할 수 있 습 니 다.

cv::Mat inMat, outMat;
vidInput >> inMat;
cv::cvtColor(inMat, outMat, cv::COLOR_RGB2GRAY);
vidOutput << outMat;
위 는 C++의 위조 코드 이 고 python 의 작성 방법 은 이것 과 유사 합 니 다.

img_Mat = cv2.imread('test.jpg') # 16-bit float, <class 'numpy.ndarray'>
img_UMat = cv2.UMat(img_Mat)  # 16-bit float, <class 'cv2.UMat'>
opencv-python 에서 현재 제 가 알 고 있 는 4.1.0 이상 버 전 은 모두 OpenGL 에 동의 합 니 다.지원 하 는 지 안 하 는 지 알 고 싶 으 면 다음 과 같은 코드 테스트 를 입력 할 수 있 습 니 다.

import cv2
print('OpenCL available:', cv2.ocl.haveOpenCL())
True 를 되 돌려 주 는 것 은 openCL 을 지원 하기 위 한 것 입 니 다.프로젝트 에서'cv:ocl::OpenCLAllocator::upload'를 잘못 보고 하면 현재 버 전의 openCL 이 그래 픽 카드 구동 이나 cuda 와 호 환 되 지 않 기 때문에 안전 합 니 다.cv2.ocl.setUseOpenCL(False)을 설정 할 수 있 습 니 다.
그리고GPU enabled OpenCV in Python에서 예 를 하나 썼 다.

"""
cpu_gpu.py
An OpenCL-OpenCV-Python CPU vs GPU comparison
"""
import cv2
import timeit

# A simple image pipeline that runs on both Mat and Umat
def img_cal(img, mode):
 if mode=='UMat':
  img = cv2.UMat(img)
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 img = cv2.GaussianBlur(img, (7, 7), 1.5)
 img = cv2.Canny(img, 0, 50)
 if type(img) == 'cv2.UMat': 
  img = cv2.UMat.get(img)
 return img

# Timing function
def run(processor, function, n_threads, N):
 cv2.setNumThreads(n_threads)
 t = timeit.timeit(function, globals=globals(), number=N)/N*1000
 print('%s avg. with %d threads: %0.2f ms' % (processor, n, t))
 return t

img = cv2.imread('ct.tif') 
N = 1000
threads = [1, 16]

processor = {'GPU': "img_cal(img_UMat)", 
    'CPU': "img_cal(img)"}
results = {}
for n in n_threads: 
 for pro in processor.keys():
  results[pro,n] = run(processor=pro, 
        function= processor[pro], 
        n_threads=n, N=N)

print('
GPU speed increase over 1 CPU thread [%%]: %0.2f' % \
  (results[('CPU', 1)]/results[('GPU', 1)]*100))
print('CPU speed increase on 4 threads versus 1 thread [%%]: %0.2f' % \
  (results[('CPU', 1)]/results[('CPU', 16)]*100))
print('GPU speed increase versus 4 threads [%%]: %0.2f' % \
  (results[('CPU', 4)]/results[('CPU', 1)]*100))
이 코드 는 GPU 와 CPU 가 이미지 에 대해 그 레이스 케 일 을 가장자리 까지 측정 하 는 시간 을 계산 한 다음 에 테스트 결과 가 비교적 만 족 스 러 워 보 입 니 다.

GPU avg. with 1 threads: 2.07 ms
CPU avg. with 1 threads: 5.70 ms
GPU avg. with 16 threads: 2.09 ms
CPU avg. with 16 threads: 2.70 ms

GPU speed increase over 1 CPU thread [%]: 275.11
CPU speed increase on 16 threads versus 1 CPU thread [%]: 210.82
GPU speed increase versus 16 CPU threads [%]: 47.43
그러나 실제 적 으로 저 는 다 중 프로 세 스 가 이미 지 를 읽 고 분석 할 때 Umat 형식 을 사용 하면 그림 을 생산 하 는 효율 이 제 소비 속도 보다 훨씬 빠 르 지 않 습 니 다.왜냐하면 저 는 알고리즘 과 관련 된 조작 을 하지 않 았 고 프로 세 스 수가 일 정량 에 이 르 면 이상 이 생 길 수 있 습 니 다.즉,제 테스트 에서 다 중 프로 세 스 나 다 중 스 레 드 에 적합 하지 않 습 니 다.그게 가장 쉬 운 방안 이지 만
GPU 의 opencv 사용 하기
사용 절 차 는 위의 방법 과 유사 합 니 다.OpenCV 의 GPU 모듈 일 뿐 봉 인 된 커 널 함수 호출 절 차 는 다음 과 같 습 니 다.
1.OpenCV 가 GPU 모듈 을 사 용 했 는 지 확인 합 니 다.
2.처리 할 데 이 터 를 GPU(Mat-->GpuMat)에 업로드 합 니 다.
3.OpenCV 가 지원 하 는 GPU 의 처리 함 수 를 호출 합 니 다.
4.처리 결 과 를 CPU(GpuMat->Mat)로 다운로드 합 니 다.
그 예제 절 차 는 다음 과 같 습 니 다.색상 변환,BGR2GRAY 를 완성 합 니 다.
이 버 전의 방법 은 위의 Umat 방식 보다 훨씬 많 습 니 다.또한 제 가 처음에 인용 한 모든 함수 와 관련 대상 방법 은 GPU 를 통 해 컴 파일 된 opencv 입 니 다.이 버 전 은 반드시 컴 파일 을 거 쳐 야 합 니 다.컴 파일 된 구 덩이 는 제 가 다음 박문 에서 설명 하 겠 습 니 다.그러면 컴 파일 에 성공 한 후에 제 가 소개 한 함 수 를 볼 수 있 습 니 다.GitHub 에서 demo 를 실행 할 수 있 습 니 다.

#!/usr/bin/env python

'''
CUDA-accelerated Computer Vision functions
'''

# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function

import numpy as np
import cv2 as cv
import os

from tests_common import NewOpenCVTests, unittest

class cuda_test(NewOpenCVTests):
 def setUp(self):
  super(cuda_test, self).setUp()
  if not cv.cuda.getCudaEnabledDeviceCount():
   self.skipTest("No CUDA-capable device is detected")

 def test_cuda_upload_download(self):
  npMat = (np.random.random((128, 128, 3)) * 255).astype(np.uint8)
  cuMat = cv.cuda_GpuMat()
  cuMat.upload(npMat)

  self.assertTrue(np.allclose(cuMat.download(), npMat))

 def test_cuda_interop(self):
  npMat = (np.random.random((128, 128, 3)) * 255).astype(np.uint8)
  cuMat = cv.cuda_GpuMat()
  cuMat.upload(npMat)
  self.assertTrue(cuMat.cudaPtr() != 0)
  stream = cv.cuda_Stream()
  self.assertTrue(stream.cudaPtr() != 0)

if __name__ == '__main__':
 NewOpenCVTests.bootstrap()
상기 보다 상세 한 매개 변수 에 대한 소 개 는 opencv 공식 C+문 서 를 통 해 비교 할 수 있 습 니 다.
cv::cuda::GpuMat Class Reference
위의 코드 가 Umat 형식의 정 의 를 이해 하면 여기 opencv 에서 발생 하 는 데이터 구 조 는 gpu 입 니 다.mat,대응 하 는 get 방법 은 download 로 바 뀌 었 고 그림 은 먼저 이 gpu 에 업로드 해 야 합 니 다.mat 용기 에 서 는 Umat 보다 더 신뢰 할 수 있 고 완전 합 니 다.opencv 4.1 이후 관련 생태 체 계 를 구축 하 였 습 니 다.디 코딩 을 제외 하고 대부분 opencv 를 사용 하 는 것 은 GPU 의 dnn 알고리즘 을 사용 하 는 것 을 보 았 습 니 다.issue 의 실험 결 과 를 보면 확실히 향상 되 었 습 니 다.
그러나 메모리 누 출 이 발생 하면 어떻게 회피 하고 낮 추 느 냐 가 코드 에 따라 다르다 고 할 수 밖 에 없다.나 는 kaggle 과 opencv 홈 페이지 에서 이 문 제 를 해결 하 는 두 가지 방안 을 찾 았 지만 나 에 게 는 아무런 효과 가 없 지만 누설 이 발생 하면 이 두 가 지 를 참고 할 수 있다.
gc 수 동 회수 사용:

import cv2
import os
import gc

images_path = "../input/aptos2019-blindness-detection/train_images/"
image_names = os.listdir(images_path)
for image_name in image_names:
 img = cv2.imread(images_path + image_name)
 del img
 gc.collect()
https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection/discussion/106622
qimage2ndarray 라 이브 러 리 사용:

def display_video_stream(self):
"""Read frame from camera and repaint QLabel widget.
"""

_, frame = self.capture.read()

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# frame = cv2.flip(frame, 1)
image = qimage2ndarray.array2qimage(frame) #Solution for memory leak
self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
https://answers.opencv.org/question/136206/memory-leak-while-using-cv2videocapture/
마지막 으로 저 는 opencv 에서 cuda 를 사용 하여 프로그램 을 실행 하 는 절차 도 를 인용 하여 내부 과정 을 설명 하고[OpenCV]OpenCV 에서 GPU 모듈 을 사용 하여 사용 합 니 다.저 는 비교적 생동감 있 는 이미지 라 고 생각 합 니 다.

python 의 GPU 버 전의 opencv 상용 방법 에 대한 자세 한 설명 은 여기까지 입 니 다.더 많은 python 의 GPU 버 전의 opencv 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!
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