使用OpenCV4.8 CUDA 轻松加速传统图像处理与深度学习

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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 ………………………………