发布 | 新课程OpenCV4.8 CUDA 加速教程

主要观点总结

文章介绍了OpenCV4.8的CUDA编程代码教程，包括加速模块、使用OpenCV CUDA API的好处、源码编译与环境搭建、视频教程内容等。

关键观点总结

关键观点1: OpenCV4.8支持通过CUDA加速执行

OpenCV4.8通过CUDA支持GPU加速，包括图像背景分割、视频编解码、特征2D等模块。

关键观点2: 使用OpenCV CUDA API的好处

使用OpenCV CUDA API可以无需深入学习CUDA底层SDK，只需学习基于OpenCV CUDA高级API函数即可实现多种图像处理加速与深度学习推理加速能力。

关键观点3: 源码编译与环境搭建

为了利用GPU实现CUDA OpenCV加速，需要重新编译OpenCV源码以实现对CUDA的支持，同时需要搭建开发环境并进行代码测试。

关键观点4: 视频教程内容

视频教程包括源码编译与环境搭建、加速基本图像处理、加速卷积运算、加速二值图像分析、加速视频分析与特征匹配、加速深度学习模型部署以及Jetson开发板移植支持等内容。

文章预览

点击上方 ↑↑↑ “ OpenCV学堂 ”关注我 OpenCV4.8 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 DNN  基本上包含了OpenCV图像处理、滤波、二值分析、特征提取与匹配、深度学习模型推理加速等主要API函数加速支持，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。 使用OpenCV CUDA API的好处是不用再学习CUDA底层SDK，学习基于OpenCV CUDA高级API函数就可以轻松实现多种图像处理加速与深度学习推理加速能力。 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 Open ………………………………