# Java 实现 OpenCV GPU 加速
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常强大的库，而使用 GPU 加速能够显著提升图像处理的速度和效率。对于刚入行的小白开发者，想要在 Java 中实现 OpenCV 的 GPU 加速，可能会感到有些迷茫。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你理解并实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现 Java 中 OpenCV GPU 加速的主要步骤：
2013年7月9日Harris Gasparakis发表此文于AMD APP大家好！我借这篇文章，分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV（当前最流行的计算机视觉库）的发布，您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。 从OpenCV 2.4.3开始，到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4，至将来发布的各
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2023-10-17 20:14:13
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一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
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2024-01-30 21:06:30
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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# Java OpenCV GPU 加速：提升图像处理性能的利器
在图像处理领域，随着计算需求的增加，传统的 CPU 处理方式越来越难以满足实时处理的要求。此时，GPU 加速显得尤为重要。而 OpenCV，这个广泛使用的计算机视觉库，支持在 Java 中进行 GPU 加速操作。本文就带您深入了解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行 GPU 加速，并提升图像处理的性能。
## 什么是 O
原创
2024-10-22 06:14:14
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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
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2024-02-21 14:11:51
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网上教程挺多的的，我也是参考网上教程编译成功的，现在把我编译的过程发出来。 目的：使用opencv中的cuda加速函数。例如：frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1)
frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2)
opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
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2024-02-10 07:39:18
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OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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2024-01-09 15:42:54
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如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
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准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
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2023-11-26 19:59:53
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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
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2024-05-10 17:36:13
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一、使用OpenGL对Opencv进行加速1. 什么是OpenGL？OpenCL 是一个用于异构平台(heterogeneous platform)下编写并行程序的框架. OpenCL 的开发者可以使用所有可用的兼容计算设备, 他们找到计算机上的相应设备，然后将合适的计算任务分配给这些设备。简单理解就是利用显卡高效的处理三维二维数据。OpenCV开发者无须知道任何关于OpenCL的底层实现，因为O
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2023-12-27 16:14:13
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接一篇文章，这一节主要是编译安装opencv4.2+opencv_contrib编译,难点在于编译的过程中会出错各种报错，会有很多坑。按下面的方法应该说成功率还是相当高的。首先是系统选用ubuntu16.04，硬件显卡选用2070，前提是显卡驱动和cuda,cudnn都全部安装好。接着我们往下操作1，更新系统安装必要的包$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get up
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2023-10-28 19:12:50
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最近想要实现GPU加速，在网上找了很多资料，看了各种博文，终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录：独立显卡为：GTX 750Ti 软件及需要用到的库：cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss 主要步骤为：1、在PCI插
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2024-02-27 22:12:41
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OpenCV要使用GPU加速需要重新编译OpenCV。本人编译环境：win10 X64 vs2013 编译opencv-3.4.2 + contrib-3.4.2 + cuda10.0一、环境和资源准备1、计算机必须有支持CUDA 的NVIDIA GPU,并且装好了驱动程序。安装CUDA toolkit,本文使用的是CUDA10.0。下载地址：https://developer.nv
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2024-04-27 21:04:53
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背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中，我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT，并且能够正常启动它。现在，我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动，因为虚拟机的显卡是虚拟出来的，加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机，此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
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2024-05-07 13:37:56
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使用GPU加速要看在什么平台上使用，目前VS中是直接可以将函数指定在GPU上运行，但是要注意使用的场合，并不是什么情况下使用GPU都可以加速，GPU是因为使用了显存，而显存是比内存大很多的，所以可以同时对很多数据进行处理，所以才能提高处理速度，但其实它的计算频率并不比内存上高，所以可以看出GPU能够加速的原理是：大容量并行计算（可能形容得不到位…..）。但是如果只对一个数据进行反复计算，这时候GP
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2023-10-17 20:06:00
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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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前言最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4，便尝试用opencv调用yolov4进行检测，做个记录。当然，yolov3、yolov4-tiny等也能调用，只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话，需要安装opencv的GPU版，可以参考：ubuntu下安装opencv，并配置DNN模块使用CUDA加速下载1、yolov4权重地址：百度网盘 提取码：2zfk
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2024-03-07 15:53:49
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众所周知，Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响，在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的，本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果，时间是通过运行20次求平均值而得，后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高，当对图片数据库进
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2024-03-03 10:45:24
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