OpenCV-CL: OpenCL加速计算机视觉技术

senlinshouhu 2014-09-29 05:11:27

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从OpenCV 2.4.3版本开始，到做了重大改进的OpenCV 2.4.4，以及未来还会有持续的发展，OpenCV开始支持OpenCL。
OpenCV-CL将成为加速机器视觉应用开发的一个选择，可以让开发者重复充分利用AMD APU和GPU的高性能。

一些 OpenCV的重要特性已经移植到OpenCL上（包含即将发布的OpenCV2.4.6版本的一些功能）,包括:

• OpenCV-CL二进制下载，

• 初始化 & 信息，

• Per-element 操作，

• 图像转换，

• 缩图，

• 颜色转换，

• 丰富的过滤引擎，具有广泛的图像滤镜，包括高品质的图像增强,

• 几何图像转换，

• 基于均值漂移的转换，K-means clustering，

• Corner detectors，

• 模板匹配，

• 描述符匹配，

• 特性检测、Haar、 GoodFeaturesToTrack ，

• 特性描述符

• Speeded Up Robust Features (SURF)，

• Histograms of oriented gradients (HOG)，

•人脸检测 (Viola Jones)，

• 光流 (LK, TV L1, Farneback)，

• 立体匹配: BM, BP, CSBP，

• 基于 TV L1光流的超高分辨率

为有助于开发人员，最新发布的AMD APP SDK（2.8.1版）带有两个OpenCV- CL例子。例子程序“Hello World”验证OpenCV- CL可否在您的系统中工作；互操作示例程序演示在不需要OpenCL管道的情况下，如何利用程序开发人员用自己编写的OpenCL内核扩展OpenCV- CL！

下面简要地介绍这个实现过程：

OpenCV-CL是非常灵活的，可依照程序员的需要，尽可能多地或尽可能少地展现出OpenCL。即使具有很少或者根本没有OpenCL开发经验的程序员，也能简单地调用支持OpenCL功能的cv:: OCL模块，而无需了解或者编写一行OpenCL API或OpenCL内核代码。无论他使用的是APU中集成的GPU，还是独立显卡上的GPU，他的程序都能受益于GPU提供的优异的计算能力。事实上，你可以研究cv:: OCL模块中的OpenCL例子程序，去学习如何在计算机视觉应用问题中使用OpenCL。对于熟悉OpenCV并且具有丰富的开发经验的程序员，我们也给他们一个惊喜：他们可以利用OpenCV- CL的基础架构，获得免费的OpenCL支持轻松的使用OpenCL功能（仅仅只需要他们添加使用一行代码而已）。然后，程序员可将自己的内核程序插入OpenCV-CL框架，就可以扩展该框架，而无需重新做编译工作。 AMD特意在APP SDK2.8.1中引入这个互操作功能例子，就是为了说明这个过程是多么容易！

在AMD开发者网站内，您能找到自己所需的资源，包括利用网站内的社区论坛，帮助自己创建异构计算解决方案。在这个论坛上，您也能分享对OpenCV或AMD APP SDK的建议或意见。我们会倾听您的想法，让我们能够不断地改进异构计算的软件开发工具！

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