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Python中Opencv用cuda加速代码
OpenCV内部很多函数都已经实现了GPU加速, 新发布的OpenCV3.0版本很方便的解决了这个问题，只要你使用UMat即可。
cuda初始化需要时间，而且你传入cuda也有时间。
首先你得说一下你是直接用的Cuda Runtime API/Cuda Driver API，还是用的OpenCV封装的CUDA API
CUDA与OpenCV混合编译：CUDA与OpenCV的混合编译其实就是讲.cu文件与.c/.cpp文件混合编译
The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities.
It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs.
OPENCV用GPU加速的例子，是用cmake编译opencv，勾选上with cuda
需要重新编译opencv 的，最后getCudaEnabledDeviceCount(); 这个函数返回值大于零才行
// first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"
#pragma comment(lib,"opencv_gpu2410.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_core2410.lib")
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::gpu;
int main()
{
int i;
try
{
cout << getCudaEnabledDeviceCount();
}
catch(const cv::Exception& ex)
{
cout << "Error:" << ex.what() <<endl;
}
system("PAUSE");
return 0;
}
