使用OpenCV4.8 CUDA 轻松加速传统图像处理与深度学习

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OpenCV4.8 CUDA编程代码教程
预计阅读时间：12 mins

CUDA支持模块

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

OpenCV4.8.x+CUDA11.0.x源码编译与YOLOv5加速教程！

最新版本OpenCV4.8 + CUDA11.x 支持多种深度学习模型加速推理，只需要两行代码修改即可获取。

视频教程

根据大家的反馈，我重新录制了一个OpenCV CUDA 视频教程，基于OpenCV4 CUDA高级API，实现了传统图像处理模块与深度学习模型推理的速度全面提升的编程技能！代码拿来即用，支持Jetson开发板上移植运行。扫码即可查看视频课程！

课程提纲如下：

源码编译与环境搭建(2小节)01.OpenCV源码编译02.开发环境搭建与代码测试
加速基本图像处理(3小节)03-显存与内存图像转换04-基本像素操作05-直方图计算
加速卷积运算(3小节)06-加速模糊07-加速梯度计算与边缘提取08-加速EPF
加速二值图像分析(4小节)09-加速形态学操作10-加速二值分析11-替换轮廓分析函数的图像加速12-加速角点提取
加速视频分析与特征匹配(4小节)13-加速背景分析14-加速光流分析15-加速特征匹配16-加速HOG特征分析
加速深度学习模型部署(4小节)17-加速图像分类模型推理18-加速YOLOv5对象检测推理19-加速YOLOv8模型推理20-加速模型推理的图像预处理
jetson开发板移植支持(3小节)21-Jetson Nano上OpenCV C++编译支持与代码测试22-Jetson Nano上YOLOv8 OpenCV推理部署23-Jetson Nano上YOLOv8 TensorRT推理部署