image processing - libreria - Procesamiento de imágenes en CUDA o OpenCV?

opencv versiones

Question

Necesito desarrollar un programa de procesamiento de imágenes para mi proyecto en el que tenga que contar la cantidad de autos en el camino. Estoy usando programación de GPU. ¿Debo ir al programa OpenCV con la función de procesamiento de GPU o debería desarrollar todo mi programa en CUDA sin ninguna biblioteca OpenCV?

Los algoritmos que estoy usando para contar el número de autos son la resta de fondo, la segmentación y la detección de bordes.

Answer 1

Puede usar funciones de GPU en OpenCV.

Primero visite la introducción sobre esto: http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/introduction.html

En segundo lugar, creo que los procesos mencionados anteriormente ya están implementados en OpenCV optimizado para GPU. Por lo tanto, será mucho más fácil desarrollarlo con OpenCV.

Canny Edge Detection: http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/image_processing.html#gpu-canny

Operaciones de PerElement (incluida la resta): http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/per_element_operations.html#per-element-operations

Para otras funciones, visite los documentos de OpenCV.

Answer 2

OpenCV, sin duda, tiene la mayor colección de funcionalidad de procesamiento de imágenes y recientemente también han comenzado a portar funciones a CUDA. Hay un nuevo módulo de GPU en la última versión de OpenCV con algunas funciones transferidas a CUDA.

Dicho esto, OpenCV no es la mejor opción para construir una aplicación basada en CUDA, ya que hay muchas bibliotecas dedicadas de CUDA como CUVI que superan a OpenCV en rendimiento . Si está buscando una solución optimizada, también debe intentarlo.