OpenCV图像拼接器Stitcher 无法使用GPU加速

OpenCV 使用Stitcher 命令行模式下使用 try_cuda yes时，出现throw_no_cuda 的error

• 因为项目需求， 最近在使用opencv 里的Stitcher 拼接器,
  使用CPU版本可以正常运行，两张图片（640×480）拼接时间在650ms左右。后来使用GPU加速Stitcher时，怎奈无法运行，总是给出throw_no_cuda的错误（CUDA均配置好）。
  如下：

  于是上网度来度去，终于找到了解释。
  1 ）Stitcher 类实现图像拼接需要很多步骤，网上详细列有。其中有一个步骤的算法叫：最佳缝合线拼接算法，使用的是GraphCut (图割)算法，用于消除拼接时产生的“鬼影”。
  2） GraphCut_CPU算法可以跑的通， 但是opencv 的 GraphCut_GPU算法 在CUDA7.5以上的版本中，就不支持了（不明白原因，可能涉及专利保护？）。所以要想使用必须得降级CUDA版本。但是目前主流的显卡的驱动基本都不支持CUDA8.0以下了，所以这个问题暂时无解。
  3） 命令行模式下，我们会发现，如果使用–try_cuda yes --seam dp_color (或者–seam dp_colorgrad) 它可以运行，但是它实际是在CPU模式下运行的（运行时间比cpu版本的grapcut快）。很不幸，只有 --seam gc_color 和 --seam gc_colorgrad （图割） 是支持GPU的。 此外，经检验 使用dp_color的效果(清晰度)没有gc_color(图割)算法缝合的好。

  因此，无奈之举，可以利用OpenCV中一些特征检测API，例如SURF，ORB等，按照图像拼接步骤，一步步来。其中耗时的SURF可以upload到GPU中计算，配合后续步骤可以实现简单的图像拼接。（当然，效果也远不及Stitcher类自带的算法，这个算法步骤太多优化了，很多不理解）。