在Python中使用OpenCL加速函数和OpenCV3

Question

OpenCV3引入了它的T-API（透明API），它让用户可以使用GPU（或其他支持OpenCL的设备）加速的函数，我正在努力寻找如何使用Python来利用它。

使用C++，调用^ {< CD1>}时，使用^ {< CD2>}而不是^ {< CD3>}对象时，可以启用OpenCL加速。但是，我没有找到任何关于Python的文档。

有没有人有任何关于如何在Python中使用OpenCV3实现OpenCL加速的示例代码、链接或指南？

更新：

经过进一步的研究，我在modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp中发现了这个：

CV_EXPORTS_W bool haveOpenCL();
CV_EXPORTS_W bool useOpenCL();
CV_EXPORTS_W bool haveAmdBlas();
CV_EXPORTS_W bool haveAmdFft();
CV_EXPORTS_W void setUseOpenCL(bool flag);
CV_EXPORTS_W void finish();

我设法从Python调用：

print(cv2.ocl.haveOpenCL())
cv2.ocl.setUseOpenCL(True)
print(cv2.ocl.useOpenCL())

它产生以下输出：

True
True

但是它仍然运行相同的程序，我想我仍然没有使用OpenCL，因为我没有在Python中使用UMat。

Answer 1

根据this issue这项功能的支持目前仍然缺乏，但仍在“进行中”，我将在更多可用时更新。

Answer 2

信息更新

对于看到这一点的人来说，OpenCV的OpenCLpython版本已经被弹劾

2016年10月6日

更多信息

有关详细信息，您可以查看此问题：T-API python support implemented #6078

Answer 3

OpenCV 3.2及更高版本支持透明API。下面是一个示例代码。

import cv2

img = cv2.UMat(cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR))
imgUMat = cv2.UMat(img)
gray = cv2.cvtColor(imgUMat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 1.5)
gray = cv2.Canny(gray, 0, 50)

cv2.imshow("edges", gray)
cv2.waitKey();

有关详细信息，请访问OpenCV Transparent API