【问题标题】：Using OpenCL accelerated functions with OpenCV3 in Python在 Python 中使用 OpenCL 加速函数和 OpenCV3
【发布时间】：2015-11-06 13:31:42
【问题描述】：

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

在 C++ 中，当您使用 UMat 而不是 Mat 对象时，像 ocl::setUseOpenCL(true); 这样的调用会启用 OpenCL 加速。但是我没有找到任何关于 Python 的文档。

有人有关于如何在 Python 中使用 OpenCV3 实现 OpenCL 加速的示例代码、链接或指南吗？

更新：

经过进一步挖掘，我在modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp 找到了这个：

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())

它会产生以下输出：

True
True

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

【问题讨论】：

标签： python opencl opencv3.0

【解决方案1】：

OpenCV 3.2 及更高版本支持透明 API。这是一个示例代码。

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();

更多详情请访问OpenCV Transparent API

【讨论】：

【解决方案2】：

根据this issue 的说法，目前仍然缺乏对这个功能的支持，但正在“进行中”，当有更多可用时我会更新。

【讨论】：

你有关于这个问题的消息吗？
是的，查看问题后，他们将其关闭并发布了此修复程序，该修复程序完全涵盖了该问题。 github.com/opencv/opencv/pull/6078

【解决方案3】：

信息更新

对于那些看到这个的人来说，OpenCL for OpenCV python 版本已经被实施了

2016 年 10 月 6 日

信息更新

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