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詳解python中GPU版本的opencv常用方法介紹

 更新時間:2020年07月24日 09:58:26   作者:submarineas  
這篇文章主要介紹了詳解python中GPU版本的opencv常用方法介紹,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

引言

本篇是以python的視角介紹相關(guān)的函數(shù)還有自我使用中的一些問題,本想在這篇之前總結(jié)一下opencv編譯的全過程,但遇到了太多坑,暫時不太想回看做過的筆記,所以這里主要總結(jié)python下GPU版本的opencv。

主要函數(shù)說明

threshold():二值化,但要指定設(shè)定閾值
blendLinear():兩幅圖片的線形混合
calcHist()
createBoxFilter ():創(chuàng)建一個規(guī)范化的2D框過濾器
canny邊緣檢測
createGaussianFilter():創(chuàng)建一個Gaussian過濾器
createLaplacianFilter():創(chuàng)建一個Laplacian過濾器
createLinearFilter():創(chuàng)建一個線形過濾器
createMorphologyFilter():形態(tài)學(xué)運算濾波器;腐蝕、開、關(guān)等操作
createSolbelFilter():創(chuàng)建一個solbel過濾器
createHougnCirclesDetector():創(chuàng)建一個霍夫原檢測器
createMedianFilter():創(chuàng)建一個中值濾波過濾器
createTemplateMatching():模板匹配
cvtColor():顏色空間轉(zhuǎn)換
dft():執(zhí)行浮點矩陣的正向或逆離散傅里葉變換
drawColorDisp():顏色差異圖像
equalizeHist():將灰度圖像的直方圖均衡化
findMinMax()
findMinMaxLoc()
flip():翻轉(zhuǎn)二維矩陣
merge():用幾個單通道矩陣構(gòu)成一個多通道矩陣
split():將多通道矩陣分離成多個單通道矩陣
getCudaEnabledDeviceCount():獲取可用的gpu數(shù)目
getDevice():返回由cuda::setDevice或默認(rèn)初始化的當(dāng)前設(shè)備索引
printCudaDeviceInfo()
resetDevice():顯示地銷毀和清理與當(dāng)前進(jìn)程中當(dāng)前設(shè)備相關(guān)的所有資源
setDevice():設(shè)置一個device并為當(dāng)前線程初始化它;如果省略次函數(shù)的調(diào)用,則在第一次CUDA使用時初始化默認(rèn)設(shè)備
remap():對圖像應(yīng)用一般的幾個變換
resize():調(diào)整一個圖像大小
rotate():在原點(0,0)周圍旋轉(zhuǎn)一個圖像,然后移動它
sum():返回矩陣元素的和

上述是在cv2.cuda下總結(jié)出來的一些可以使用的方法,因為底層是C++,并且python主要調(diào)用的是cv2.so文件,如果我們想要看到一個對象到底有什么樣的作用還有一系列的使用方式,我們可以利用python的魔法方法__dir__ 與help查看:

$ 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', 'CAP_PROP_XI_DECIMATION_PATTERN', 'CAP_PROP_XI_DECIMATION_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_DECIMATION_VERTICAL', 'CAP_PROP_XI_DEFAULT_CC_MATRIX', 'CAP_PROP_XI_DEVICE_MODEL_ID', 'CAP_PROP_XI_DEVICE_RESET', 'CAP_PROP_XI_DEVICE_SN', 'CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING', 'CAP_PROP_XI_DOWNSAMPLING_TYPE', 'CAP_PROP_XI_EXPOSURE', 'CAP_PROP_XI_EXPOSURE_BURST_COUNT', 'CAP_PROP_XI_EXP_PRIORITY', 'CAP_PROP_XI_FFS_ACCESS_KEY', 'CAP_PROP_XI_FFS_FILE_ID', 'CAP_PROP_XI_FFS_FILE_SIZE', 'CAP_PROP_XI_FRAMERATE', 'CAP_PROP_XI_FREE_FFS_SIZE', 'CAP_PROP_XI_GAIN', 'CAP_PROP_XI_GAIN_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_GAMMAC', 'CAP_PROP_XI_GAMMAY', 'CAP_PROP_XI_GPI_LEVEL', 'CAP_PROP_XI_GPI_MODE', 'CAP_PROP_XI_GPI_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_GPO_MODE', 'CAP_PROP_XI_GPO_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_HDR', 'CAP_PROP_XI_HDR_KNEEPOINT_COUNT', 'CAP_PROP_XI_HDR_T1', 'CAP_PROP_XI_HDR_T2', 'CAP_PROP_XI_HEIGHT', 'CAP_PROP_XI_HOUS_BACK_SIDE_TEMP', 'CAP_PROP_XI_HOUS_TEMP', 'CAP_PROP_XI_HW_REVISION', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_BLACK_LEVEL', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_BIT_DEPTH', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_DATA_FORMAT_RGB32_ALPHA', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_IS_COLOR', 'CAP_PROP_XI_IMAGE_PAYLOAD_SIZE', 'CAP_PROP_XI_IS_COOLED', 'CAP_PROP_XI_IS_DEVICE_EXIST', 'CAP_PROP_XI_KNEEPOINT1', 'CAP_PROP_XI_KNEEPOINT2', 'CAP_PROP_XI_LED_MODE', 'CAP_PROP_XI_LED_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_LENS_APERTURE_VALUE', 'CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE', 'CAP_PROP_XI_LENS_FEATURE_SELECTOR', 'CAP_PROP_XI_LENS_FOCAL_LENGTH', 'CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_DISTANCE', 'CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVE', 'CAP_PROP_XI_LENS_FOCUS_MOVEMENT_VALUE', 'CAP_PROP_XI_LENS_MODE', 'CAP_PROP_XI_LIMIT_BANDWIDTH', 'CAP_PROP_XI_LUT_EN', 'CAP_PROP_XI_LUT_INDEX', 'CAP_PROP_XI_LUT_VALUE', 'CAP_PROP_XI_MANUAL_WB', 'CAP_PROP_XI_OFFSET_X', 'CAP_PROP_XI_OFFSET_Y', 'CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_BIT_DEPTH', 'CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING', 'CAP_PROP_XI_OUTPUT_DATA_PACKING_TYPE', 'CAP_PROP_XI_RECENT_FRAME', 'CAP_PROP_XI_REGION_MODE', 'CAP_PROP_XI_REGION_SELECTOR', 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"""

我將上述dir顯示的所有方法都打印在了上面,可以復(fù)制下來對比哪些方法能用,哪些不能。對于進(jìn)行GPU編譯過的opencv來講,cv2.cuda下的基本都是GPU方法,而cv2里的方法還是CPU的,這也導(dǎo)致了opencv的局限性,因為目前所提供的編譯版本的cuda方法都是基于圖像的變化和算法,對流的部分是一個空缺,所以如果如果要對視頻做操作的話,很大概率會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏:

這是我之前的valgrind測試報告,可以很明顯的看出在用opencv進(jìn)行操作的時候有內(nèi)存泄漏。所以如果只是對圖片做某些算法操作,比如DNN、canny等,速度提升是很明顯的。但只是resize或者read這樣的操作,都無法發(fā)揮出GPU本來的優(yōu)勢,運行效率反而不如直接CPU快,具體原因可以看我下面的三種寫法:

OpenCV Mat與UMat

OpenCV3以后引入了一個新的圖像容器對象UMat,它的使用與功能基本和Mat類似,但一個代表著將圖片存進(jìn)GPU,一個是CPU,UMat格式需要支持openCL,OpenCL是一個面向異構(gòu)系統(tǒng)通用的并行編程標(biāo)準(zhǔn),也是基于此,才能在opencv中實現(xiàn)UMat和Mat的轉(zhuǎn)換:

cv::Mat inMat, outMat;
vidInput >> inMat;
cv::cvtColor(inMat, outMat, cv::COLOR_RGB2GRAY);
vidOutput << outMat;

上面是C++的偽代碼,而python的寫法和這個類似:

img_Mat = cv2.imread('test.jpg') # 16-bit float, <class 'numpy.ndarray'>
img_UMat = cv2.UMat(img_Mat)  # 16-bit float, <class 'cv2.UMat'>

在opencv-python中,目前我已知的4.1.0以上版本是都有同意OpenGL,如果想知道到底支不支持,可以輸入如下代碼測試:

import cv2
print('OpenCL available:', cv2.ocl.haveOpenCL())

返回True即為支持openCL,而如果項目中報錯"cv::ocl::OpenCLAllocator::upload",這是因為當(dāng)前版本的openCL與顯卡驅(qū)動或者說cuda不兼容,所以安全起見,可以設(shè)置cv2.ocl.setUseOpenCL(False)。

另外,在GPU enabled OpenCV in Python中,寫了一個例子:

"""
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('\nGPU 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))

這段代碼分別計算了GPU和CPU對于圖像進(jìn)行灰度化到邊緣檢測的時間,然后看起來測試結(jié)果是比較讓人滿意的:

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

但實際上,我在多進(jìn)程讀取圖像做分析的時候發(fā)現(xiàn),如果用UMat的格式,其生產(chǎn)圖片的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有我消費速度快,因為我沒有做什么算法相關(guān)操作,并且在進(jìn)程數(shù)達(dá)到一定量,它會出現(xiàn)異常,也就是說,在我的測試中,它并不太適用于多進(jìn)程或者多線程,雖然這個是最簡單的方案。

使用GPU下的opencv

使用的步驟與上面方法類似,只是OpenCV中GPU模塊,已經(jīng)封裝的內(nèi)核函數(shù)的調(diào)用,其使用步驟如下:

1.驗證OpenCV是否已啟用GPU模塊。

2.上傳待處理數(shù)據(jù)到GPU (Mat --> GpuMat)。

3.調(diào)用OpenCV支持的GPU的處理函數(shù)。

4.下載處理結(jié)果到CPU (GpuMat —> Mat)。

其示例程序如下,完成顏色轉(zhuǎn)換,BGR2GRAY。

這個版本的方法就比上面Umat的方式多很多,也是我在開頭引用的所有函數(shù)以及相關(guān)對象方法都是經(jīng)過GPU編譯的opencv,這個版本是一定要經(jīng)過編譯的,編譯的坑我會在之后的博文中說明,那么在編譯成功后,就可以看到我介紹的函數(shù),以及GitHub中有一個demo可以運行:

#!/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()

關(guān)于上述更詳細(xì)的參數(shù)介紹,可以通過opencv官方的C++文檔進(jìn)行比對:

cv::cuda::GpuMat Class Reference

上面的代碼如果理解了UMat格式的定義,那么這里的opencv產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是gpu_mat,相對應(yīng)的get方法換成了download,而圖片首先要upload進(jìn)這個gpu_mat容器里,它要比UMat更可靠與完整,在opencv4.1以后已經(jīng)建立了相關(guān)的生態(tài)體系,除了解碼之外,我看到大多數(shù)用opencv的都是在用GPU的dnn算法,從issue的實驗結(jié)果上看,確實提升是巨大的。

但這里還是有一個問題,如果出現(xiàn)內(nèi)存泄漏,怎樣去規(guī)避和降低,這個只能說因代碼而異了。。我在kaggle和opencv官網(wǎng)上找到了兩種方案來解決這個問題,但對我來說沒啥作用,但如果出現(xiàn)了泄漏,這兩種可以參考:

使用gc手動回收:

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

使用qimage2ndarray庫:

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/

最后,我引用一張opencv使用cuda運行程序的流程圖來說明內(nèi)部過程,取自【OpenCV】OpenCV中GPU模塊使用,我覺得是比較生動形象了:

到此這篇關(guān)于詳解python中GPU版本的opencv常用方法介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python中GPU版本的opencv內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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