我在工作實驗涉及到圖像和視頻處理時，通常使用opencv提供的庫來做處理，雖然OpenCV是一個廣泛使用的庫，它提供了豐富的功能和工具。然而，有時候在處理大量圖片或視頻時，我們可能會面臨速度受限的問題。
opencv執(zhí)行圖像處理，就跟我們電腦一樣，打游戲CPU是來加載處理數(shù)據(jù)的，顯卡（GPU）是來渲染圖像。下面由我助理來介紹如何本文的內(nèi)容吧
numpy運算加速
一開始我其實考慮使用python其他庫來加速圖像處理的計算，因為在計算機(jī)視角下的圖像是可以等價為numpy類型的數(shù)值，在Python中，有幾個庫可以加速NumPy運算。其中最常用的庫是NumPy本身，它已經(jīng)高度優(yōu)化，可以提供快速的數(shù)值計算。但是，如果你需要進(jìn)一步加速NumPy運算，可以考慮下面這個庫：
Numba：Numba是一個即時（just-in-time）編譯器，可以將Python函數(shù)編譯成高效的機(jī)器碼。它支持在NumPy數(shù)組上進(jìn)行加速運算。你可以使用裝飾器@numba.jit將函數(shù)編譯為機(jī)器碼，以提高其性能。
以下是一個使用Numba加速NumPy運算的示例代碼：
import numba
import numpy as np
def cpu_function(a):
# 在這里編寫需要加速的NumPy運算代碼
trace = 0
# 假設(shè)輸入變量是numpy數(shù)組
for i in range(a.shape[0]): # Numba 擅長處理循環(huán)
trace += np.tanh(a[i, i]) # numba喜歡numpy函數(shù)
return a + trace
@numba.jit(nopython=True)
def gpu_function(a):
# 在這里編寫需要加速的NumPy運算代碼
trace = 0
# 假設(shè)輸入變量是numpy數(shù)組
for i in range(a.shape[0]): # Numba 擅長處理循環(huán)
trace += np.tanh(a[i, i]) # numba喜歡numpy函數(shù)
return a + trace
# 調(diào)用加速后的函數(shù)
x = np.arange(10000).reshape(100, 100)
print('cpu執(zhí)行時間：')
% timeit cpu_function(x)
print('gpu執(zhí)行時間：')
% timeit gpu_function(x)
cpu執(zhí)行時間：
199 μs ± 1.27 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
gpu執(zhí)行時間：
4.18 μs ± 32.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
1 微秒(us)=0.000001 秒
但這種方法對于讀取視頻速度還是沒有影響的，為了解決這個問題，我們可以利用GPU加速來提高圖像和視頻的讀取速度。使用OpenCV的cuda模塊，我們可以將解碼和處理操作從CPU轉(zhuǎn)移到GPU上，以利用GPU的并行計算能力。這種方式可以顯著提高處理速度，特別是在大規(guī)模圖像和視頻處理的情況下。下面我將介紹三種opencv使用GPU的方法
opencv內(nèi)置函數(shù)運算
在OpenCV的Python綁定中，可以使用一些內(nèi)置函數(shù)來利用GPU進(jìn)行加速。以下是使用GPU加速的方法和原理：
- 安裝正確的依賴項：與使用DNN模塊相同，首先需要確保在系統(tǒng)上安裝了與GPU加速相關(guān)的依賴項，包括CUDA和cuDNN。
- 創(chuàng)建GPU加速的函數(shù)：在OpenCV中，某些函數(shù)可以利用GPU進(jìn)行加速，例如圖像處理函數(shù)（如濾波、圖像變換等）和矩陣操作函數(shù)（如矩陣乘法、轉(zhuǎn)置等）。這些函數(shù)在使用時需要將數(shù)據(jù)傳遞到GPU上進(jìn)行處理。
- 分配GPU內(nèi)存：在使用GPU加速函數(shù)之前，需要為輸入和輸出數(shù)據(jù)在GPU上分配內(nèi)存?？梢允褂胏v2.cuda.alloc()函數(shù)來為輸入和輸出數(shù)據(jù)創(chuàng)建GPU內(nèi)存。
- 將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU：將輸入數(shù)據(jù)從主機(jī)內(nèi)存（CPU）傳輸?shù)紾PU內(nèi)存?？梢允褂胏v2.cuda_GpuMat.upload()函數(shù)將數(shù)據(jù)從CPU內(nèi)存上傳到GPU內(nèi)存。
- 執(zhí)行GPU加速函數(shù)：調(diào)用相應(yīng)的GPU加速函數(shù)，傳遞GPU上的輸入數(shù)據(jù)作為參數(shù)，并在GPU上進(jìn)行計算。這些函數(shù)將直接在GPU上執(zhí)行，以獲得加速的效果。
- 從GPU中下載數(shù)據(jù)：如果需要將結(jié)果數(shù)據(jù)從GPU內(nèi)存下載到主機(jī)內(nèi)存，可以使用cv2.cuda_GpuMat.download()函數(shù)。這樣，就可以在主機(jī)上進(jìn)行后續(xù)的處理或輸出。
下面是一個結(jié)合前面的計時器類的示例代碼，展示了如何使用OpenCV的cv2.calcOpticalFlowFarneback函數(shù)進(jìn)行圖像的光流計算預(yù)處理，并通過CPU和GPU實現(xiàn)對比執(zhí)行速度：
import cv2
import time
# 圖像預(yù)處理函數(shù)（CPU實現(xiàn)）
def preprocess_image_cpu(img):
# 在這里進(jìn)行圖像預(yù)處理
# 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 直方圖均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# Sobel銳化
sobelx = cv2.Sobel(equalized, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(equalized, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sober = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
# 顯示原圖、直方圖均衡化后的圖像、Sobel銳化后的圖像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equalized)
cv2.imshow('Sober', sober)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 圖像預(yù)處理函數(shù)（GPU實現(xiàn)）
def preprocess_image_gpu(img):
if not cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount():
print("CUDA is not available. Please make sure CUDA drivers are installed.")
return
gpu_image = cv2.cuda_GpuMat()
gpu_image.upload(img)
# 在這里進(jìn)行圖像預(yù)處理（GPU實現(xiàn)）
# 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 直方圖均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# Sobel銳化
sobelx = cv2.Sobel(equalized, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(equalized, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sober = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
# 顯示原圖、直方圖均衡化后的圖像、Sobel銳化后的圖像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equalized)
cv2.imshow('Sober', sober)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 讀取圖像
image_path = "path/to/image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
print('cpu執(zhí)行時間：')
% timeit preprocess_image_cpu(image)
print('gpu執(zhí)行時間：')
% timeit preprocess_image_gpu(image)
openCV DNN 模塊
在OpenCV的Python綁定中，DNN模塊可以利用GPU加速來進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理。以下是使用GPU加速的方法和原理：
- 安裝正確的依賴項：首先，確保你的系統(tǒng)上安裝了與GPU加速相關(guān)的依賴項。這通常包括安裝CUDA（Compute Unified Device Architecture）和cuDNN（CUDA Deep Neural Network）。
- 配置OpenCV編譯選項：在編譯OpenCV時，需要確保啟用了GPU加速選項?？梢允褂肅Make進(jìn)行編譯配置，通過啟用相關(guān)的CUDA選項來啟用GPU加速支持。
- 加載模型和權(quán)重：使用OpenCV的DNN模塊加載深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和相應(yīng)的權(quán)重文件。例如，可以使用cv2.dnn.readNet()函數(shù)加載模型。
- 設(shè)置推理設(shè)備：使用cv2.dnn_DNN_BACKEND_CUDA和cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA參數(shù)設(shè)置推理設(shè)備為CUDA。
- 配置網(wǎng)絡(luò)：為了使用GPU加速，需要將網(wǎng)絡(luò)配置為使用CUDA。可以使用net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)和net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)方法設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的后端和目標(biāo)。
- 進(jìn)行推理：現(xiàn)在，可以使用GPU加速進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理。使用net.forward()方法來運行前向傳播，并獲取網(wǎng)絡(luò)的輸出。
下面是一個結(jié)合計時器的示例代碼，展示了如何使用OpenCV的dnn模塊進(jìn)行圖像處理，并通過CPU和GPU實現(xiàn)對比執(zhí)行速度：
import cv2
import time
# 圖像處理函數(shù)（CPU實現(xiàn)）
def process_image_cpu(image):
# 在這里進(jìn)行圖像處理（CPU實現(xiàn)）
# ...
return processed_image
# 圖像處理函數(shù)（GPU實現(xiàn)）
def process_image_gpu(image):
if not cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount():
print("CUDA is not available. Please make sure CUDA drivers are installed.")
return
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("path/to/caffe/prototxt", "path/to/caffe/model")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0), swapRB=True)
gpu_blob = cv2.cuda_GpuMat()
gpu_blob.upload(blob)
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
gpu_net = cv2.dnn_DetectionModel(net)
gpu_net.setInput(gpu_blob)
start_time = time.time()
gpu_detection = gpu_net.forward()
end_time = time.time()
gpu_execution_time = end_time - start_time
# 在這里進(jìn)行圖像處理（GPU實現(xiàn)）
# ...
gpu_processed_image = gpu_blob.download()
return gpu_processed_image, gpu_execution_time
# 讀取圖像
image_path = "path/to/image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
print('cpu執(zhí)行時間：')
% timeit preprocess_image_cpu(image)
print('gpu執(zhí)行時間：')
% timeit preprocess_image_gpu(image)
在上述代碼中，我們定義了兩個圖像處理函數(shù)：process_image_cpu和process_image_gpu，分別表示CPU和GPU的實現(xiàn)方式。
讀取視頻
在Python中使用OpenCV讀取視頻時，可以使用GPU加速來提高讀取速度。為此，你可以使用OpenCV的cuda模塊以及支持CUDA的顯卡驅(qū)動和CUDA工具包。
下面是一個示例代碼，展示如何使用GPU加速在OpenCV中讀取視頻的每一幀：
import cv2
# 檢查是否支持CUDA
if not cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount():
print("CUDA is not available. Please make sure CUDA drivers are installed.")
exit()
# 創(chuàng)建GPU設(shè)備對象
gpu_id = 0 # 選擇GPU設(shè)備的ID
device = cv2.cuda.Device(gpu_id)
ctx = device.createContext()
# 打開視頻文件
video_path = "path/to/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# 檢查視頻文件是否成功打開
if not cap.isOpened():
print("Failed to open the video file.")
exit()
# 設(shè)置GPU加速
cap.set(cv2.CAP_PROP_CUDA_MPS, 1)
# 循環(huán)讀取視頻的每一幀
while True:
# 使用GPU加速讀取一幀
ret, frame = cap.read(cv2.CAP_CUDA)
# 檢查是否成功讀取幀
if not ret:
break
# 在這里進(jìn)行你希望執(zhí)行的操作
# ...
# 釋放資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
在上述代碼中，首先檢查是否支持CUDA，然后創(chuàng)建一個指定GPU設(shè)備的上下文（context）。接著打開視頻文件，設(shè)置GPU加速，并循環(huán)讀取視頻的每一幀。讀取過程中，使用cv2.CAP_CUDA作為參數(shù)來啟用GPU加速。你可以在讀取幀后的代碼塊中執(zhí)行你希望的操作，例如對幀進(jìn)行處理或展示。
請確保你的系統(tǒng)中已經(jīng)正確安裝了支持CUDA的顯卡驅(qū)動和CUDA工具包，以及適用于GPU加速的OpenCV版本。同時，根據(jù)實際情況修改代碼中的視頻文件路徑和GPU設(shè)備的ID。
下面是一個示例案例，演示了如何使用CPU和GPU分別讀取視頻，并使用time庫計算二者讀取視頻的時間，并進(jìn)行對比：
import cv2
import time
# 用CPU讀取視頻
def read_video_cpu(video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 在這里進(jìn)行你希望執(zhí)行的操作
# ...
cap.release()
# 用GPU讀取視頻
def read_video_gpu(video_path):
if not cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount():
print("CUDA is not available. Please make sure CUDA drivers are installed.")
return
gpu_id = 0
device = cv2.cuda.Device(gpu_id)
ctx = device.createContext()
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
cap.set(cv2.CAP_PROP_CUDA_MPS, 1)
while True:
ret, frame = cap.read(cv2.CAP_CUDA)
if not ret:
break
# 在這里進(jìn)行你希望執(zhí)行的操作
# ...
cap.release()
# 視頻文件路徑
video_path = "path/to/video/file.mp4"
print('cpu執(zhí)行時間：')
% timeit read_video_cpu(video_path)
print('gpu執(zhí)行時間：')
% timeit read_video_gpu(video_path)
使用GPU讀取視頻的原理是將視頻解碼和幀處理操作從CPU轉(zhuǎn)移到GPU上進(jìn)行加速。在這種情況下，GPU負(fù)責(zé)解碼視頻幀并執(zhí)行任何與幀相關(guān)的處理操作，而CPU主要負(fù)責(zé)控制和協(xié)調(diào)工作流程。
具體實現(xiàn)方式是，通過OpenCV的cv2.VideoCapture函數(shù)設(shè)置參數(shù)cv2.CAP_CUDA來啟用GPU加速。這將使用GPU進(jìn)行視頻解碼，并將解碼后的幀傳輸?shù)紾PU內(nèi)存中。然后，在每一幀上進(jìn)行處理時，GPU負(fù)責(zé)執(zhí)行相應(yīng)的操作，例如圖像處理、計算等。CPU則不直接參與這些操作，而是僅在必要時與GPU進(jìn)行通信和同步，以確保正確的工作流程和數(shù)據(jù)傳輸。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-500390.html
需要注意的是，雖然視頻的解碼和幀處理操作是由GPU完成的，但仍然需要CPU的參與來完成初始化、設(shè)置參數(shù)、控制流程以及與GPU的通信和同步。因此，在整個過程中，CPU和GPU是協(xié)同工作的。在Linux系統(tǒng)中使用top命令查看CPU利用率時，如果視頻讀取和處理操作主要由GPU執(zhí)行，那么CPU利用率可能會較低文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-500390.html
到了這里，關(guān)于opencv如何使用GPU的三種方法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)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TOY模板網(wǎng)！
