TracelessLe
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结合OpenCV和CUDA扩展自定义函数接口之导向滤波算法实现

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前言

CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是其对于GPGPU（A General-Purpose Graphics Processing Unit）的正式名称。通过该技术，开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU进行计算。极大加速计算型应用的效率。通常用于游戏开发、视频编解码、图像处理等领域。

OpenCV从3.0版后集成了关于CUDA相关操作的高级封装，其中GpuMat数据类型可以看做Mat的GPU版本，有极好的数据属性封装，且能够内部隐式转化成可以直接作为核函数参数的PtrStepSz、PtrStep。
结合OpenCV和CUDA扩展自定义函数接口之导向滤波算法实现_第1张图片

我们可以很方便使用OpenCV搭建好的框架来扩展实现需要的算法，本文将以导向滤波算法为例，记录使用CUDA使能的OpenCV来实现的GuidedFilter。

分析

在使用OpenCV扩展实现算法前，需要了解OpenCV源码的结构。

在OpenCV Doc官网，可以看到OpenCV的模块包含Main mod

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