时间戳

首页 > 解决方案 > 使用 OpenCV 的 OpenCL 特征检测器

opencv - 使用 OpenCV 的 OpenCL 特征检测器

问题描述

如何使用基于 OpenCL 的特征检测器？根据源代码（这里）有 AKAZE、FAST 和 ORB 的 opencl 版本。我想知道如何在 C++ 中使用它们？

我尝试导入#include <opencv2/core/ocl.hpp>，然后我还设置cv::ocl::setUseOpenCL(true);并进行了完整性检查cv::ocl::haveOpenCL()。这样做我可以确认我已经构建了具有 OpenCL 支持的 OpenCV。

话虽如此，我尝试将所有内容转换cv::Mat为cv::UMat. 现在程序在detector->detectAndCompute(umat, cv::noArray(), kp1, des1);. 我正在使用 AKAZE。

控制台上的错误是：

OpenCV(4.0.0-dev) 错误：在 glob_rec 文件 e:\cv4.0\opencv\modules 中找不到请求的对象（无法打开目录：C:\Users\PC\AppData\Local\Temp\opencv） \core\src\glob.cpp，第 267 行

调用堆栈错误说：

  • _err "无法打开目录：C:\Users\PC\AppData\Local\Temp\opencv" const std::basic_string,std::allocator

    &

我已经像这样初始化它：

detector = cv::AKAZE::create();
detector->setThreshold(akaze_thresh);

这是使用 OpenCL 版本的 AKAZE 的正确方法吗？如果是，我该如何解决这个错误？如果没有，我该如何使用 AKAZE 的 OpenCL 版本？

标签： opencv

解决方案

事实证明，由于某种原因，没有生成 OpenCL 缓存文件夹（它应该在这里 - C:\Users\User\AppData\Local\Temp\opencv）。我创建了另一个项目并运行了一个简单的 OpenCL 程序：

UMat m(100,100,CV_8UC3, Scalar(100,200,0));
UMat r;
GaussianBlur(m,r,Size(5,5),0);

这生成了所需的缓存文件夹，我现在可以运行 AKAZE 的 OpenCL 版本。只是为了让那些提到这个的人清楚，AKAZE 的 OpenCL 版本在OpenCV 4.0.0-dev. 只有部分算法在 OpenCL 上运行，因此与原始 OpenCV AKAZE 相比，性能大致相同，检测仍然在单线程上运行。

这里有一个 cuda 版本。这里还有一个高度多线程的版本，它可以在 8 个线程上以 60 fps 的速度运行。这两个版本都是为新版本而构建的，OpenCV 3.0.0并且应该与稍作改动的新版本一起使用。

推荐阅读