一文详解OpenCV中的CUDA模块
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：
简单列举下本文要交代的几个事情：
概述已经支持CUDA的OpenCV模块。
看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.cuda_GpuMat）。
了解如何在CPU和GPU之间传输数据。
了解如何利用多个GPU。
编写一个简单的演示（C ++和Python），以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。
一、支持的模块
据称，尽管并未涵盖所有库的功能，但该模块“仍在继续增长，并正在适应新的计算技术和GPU架构。”
让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。在这里，我们可以看到已支持的模块：
Core part
Operations on Matrices
Background Segmentation
Video Encoding/Decoding
Feature Detection and Description
Image Filtering
Image Processing
Legacy support
Object Detection
Optical Flow
Stereo Correspondence
Image Warping
Device layer
二、GpuMat
为了将数据保留在GPU内存中，OpenCV引入了一个新的类cv :: gpu :: GpuMat（或Python中的cv2.cuda_GpuMat）作为主要数据容器。其界面类似于cv :: Mat（cv2.Mat），从而使向GPU模块的过渡尽可能平滑。值得一提的是，所有GPU函数都将GpuMat接收为输入和输出参数。通过这种在代码中链接了GPU算法的设计，您可以减少在CPU和GPU之间复制数据的开销。
三、CPU/GUP数据传递
要将数据从GpuMat传输到Mat，反之亦然，OpenCV提供了两个函数：
上传，将数据从主机内存复制到设备内存
下载，将数据从设备内存复制到主机内存。
以下是用C ++写的一个简单示例：
#include
#include
cv::Mat img = cv::imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::cuda::GpuMat dst, src;
src.upload(img);
cv::Ptr ptr_clahe = cv::cuda::createCLAHE(5.0, cv::Size(8, 8));
ptr_clahe->apply(src, dst);
cv::Mat result;
dst.download(result);
cv::imshow("result", result);
cv::waitKey();
四、多个GPU的使用
默认情况下，每种OpenCV CUDA算法都使用单个GPU。如果需要利用多个GPU，则必须在GPU之间手动分配工作。要切换活动设备，请使用cv :: cuda :: setDevice（cv2.cuda.SetDevice）函数。
五、代码示例
OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。
我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。然后，我们将使用GPU进行相同的操作。最后，我们将比较经过的时间以计算获得的加速比。
FPS计算
由于我们的主要目标是找出算法在不同设备上的运行速度，因此我们需要选择测量方法。在计算机视觉中，这样做的常用方法是计算每秒处理的帧数（FPS）。
CPU端
1.视频及其属性
我们将从视频捕获初始化开始，并获取其属性，例如帧频和帧数。这部分是CPU和GPU部分的通用部分：
// init video capture with video
VideoCapture capture(videoFileName);
if (!capture.isOpened())
{
// error in opening the video file
cout << "Unable to open file!" << endl;
return;
}
// get default video FPS
double fps = capture.get(CAP_PROP_FPS);
// get total number of video frames
int num_frames = int(capture.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT));
2.读取第一帧
由于算法的特殊性，该算法使用两帧进行计算，因此我们需要先读取第一帧，然后再继续。还需要一些预处理，例如调整大小并转换为灰度：
// read the first frame
cv::Mat frame, previous_frame;
capture >> frame;
if (device == "cpu")
{
// resize frame
cv::resize(frame, frame, Size(960, 540), 0, 0, INTER_LINEAR);
// convert to gray
cv::cvtColor(frame, previous_frame, COLOR_BGR2GRAY);
// declare outputs for optical flow
cv::Mat magnitude, normalized_magnitude, angle;
cv::Mat hsv[3], merged_hsv, hsv_8u, bgr;
// set saturation to 1
hsv[1] = cv::Mat::ones(frame.size(), CV_32F);
3.读取并预处理其他帧
在循环读取其余帧之前，我们启动两个计时器：一个计时器将跟踪整个流程的工z作时间，第二个计时器–读取帧时间。由于Farneback的光流法适用于灰度帧，因此我们需要确保将灰度视频作为输入传递。这就是为什么我们首先对其进行预处理以将每帧从BGR格式转换为灰度的原因。另外，由于原始分辨率可能太大，因此我们将其调整为较小的尺寸，就像对第一帧所做的一样。我们再设置一个计时器来计算在预处理阶段花费的时间：
while (true)
{
// start full pipeline timer
auto start_full_time = high_resolution_clock::now();
// start reading timer
auto start_read_time = high_resolution_clock::now();
// capture frame-by-frame
capture >> frame;
if (frame.empty())
break;
// end reading timer
auto end_read_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["reading"].push_back(duration_cast(end_read_time - start_read_time).count() / 1000.0);
// start pre-process timer
auto start_pre_time = high_resolution_clock::now();
// resize frame
cv::resize(frame, frame, Size(960, 540), 0, 0, INTER_LINEAR);
// convert to gray
cv::Mat current_frame;
cv::cvtColor(frame, current_frame, COLOR_BGR2GRAY);
// end pre-process timer
auto end_pre_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["pre-process"].push_back(duration_cast(end_pre_time - start_pre_time).count() / 1000.0);
4.计算密集光流
我们使用称为calcOpticalFlowFarneback的方法来计算两帧之间的密集光流：
// start optical flow timer
auto start_of_time = high_resolution_clock::now();
// calculate optical flow
cv::Mat flow;
calcOpticalFlowFarneback(previous_frame, current_frame, flow, 0.5, 5, 15, 3, 5, 1.2, 0);
// end optical flow timer
auto end_of_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["optical flow"].push_back(duration_cast(end_of_time - start_of_time).count() / 1000.0);
5.后处理
Farneback的“光流法“输出二维流矢量。我们将这些输出转换为极坐标，以通过色相获得流动的角度（方向），并通过HSV颜色表示的值获得流动的距离（幅度）。对于可视化，我们现在要做的就是将结果转换为BGR空间。之后，我们停止所有剩余的计时器以获取经过的时间：
// start post-process timer
auto start_post_time = high_resolution_clock::now();
// split the output flow into 2 vectors
cv::Mat flow_xy[2], flow_x, flow_y;
split(flow, flow_xy);
// get the result
flow_x = flow_xy[0];
flow_y = flow_xy[1];
// convert from cartesian to polar coordinates
cv::cartToPolar(flow_x, flow_y, magnitude, angle, true);
// normalize magnitude from 0 to 1
cv::normalize(magnitude, normalized_magnitude, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX);
// get angle of optical flow
angle *= ((1 / 360.0) * (180 / 255.0));
// build hsv image
hsv[0] = angle;
hsv[2] = normalized_magnitude;
merge(hsv, 3, merged_hsv);
// multiply each pixel value to 255
merged_hsv.convertTo(hsv_8u, CV_8U, 255);
// convert hsv to bgr
cv::cvtColor(hsv_8u, bgr, COLOR_HSV2BGR);
// update previous_frame value
previous_frame = current_frame;
// end post pipeline timer
auto end_post_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["post-process"].push_back(duration_cast(end_post_time - start_post_time).count() / 1000.0);
// end full pipeline timer
auto end_full_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["full pipeline"].push_back(duration_cast(end_full_time - start_full_time).count() / 1000.0);
6.可视化
我们将尺寸调整为960×540的原始帧可视化，并使用imshow函数显示结果：
// visualization
imshow("original", frame);
imshow("result", bgr);
int keyboard = waitKey(1);
if (keyboard == 27)
break;
这是一个示例“ boat.mp4”视频的内容：
7.时间和FPS计算
我们要做的就是计算流程中每一步花费的时间，并测量光流部分和整个流程的FPS：
// elapsed time at each stage
cout << "Elapsed time" << std::endl;
for (auto const& timer : timers)
{
cout << "- " << timer.first << " : " << accumulate(timer.second.begin(), timer.second.end(), 0.0) << " seconds"<< endl;
}
// calculate frames per second
cout << "Default video FPS : " << fps << endl;
float optical_flow_fps = (num_frames - 1) / accumulate(timers["optical flow"].begin(), timers["optical flow"].end(), 0.0);
cout << "Optical flow FPS : " << optical_flow_fps << endl;
float full_pipeline_fps = (num_frames - 1) / accumulate(timers["full pipeline"].begin(), timers["full pipeline"].end(), 0.0);
cout << "Full pipeline FPS : " << full_pipeline_fps << endl;
GPU端
该算法在将其移至CUDA时保持不变，但在GPU使用方面存在一些差异。让我们再次遍历整个流程，看看有什么变化：
1.视频及其属性
此部分在CPU和GPU部分都是通用的，因此保持不变。
2.读取第一帧
注意，我们使用相同的CPU函数来读取和调整大小，但是将结果上传到cv :: cuda :: GpuMat（cuda_GpuMat）实例：
// resize frame
cv::resize(frame, frame, Size(960, 540), 0, 0, INTER_LINEAR);
// convert to gray
cv::cvtColor(frame, previous_frame, COLOR_BGR2GRAY);
// upload pre-processed frame to GPU
cv::cuda::GpuMat gpu_previous;
gpu_previous.upload(previous_frame);
// declare cpu outputs for optical flow
cv::Mat hsv[3], angle, bgr;
// declare gpu outputs for optical flow
cv::cuda::GpuMat gpu_magnitude, gpu_normalized_magnitude, gpu_angle;
cv::cuda::GpuMat gpu_hsv[3], gpu_merged_hsv, gpu_hsv_8u, gpu_bgr;
// set saturation to 1
hsv[1] = cv::Mat::ones(frame.size(), CV_32F);
gpu_hsv[1].upload(hsv[1]);
3.读取和预处理其它帧
while (true)
{
// start full pipeline timer
auto start_full_time = high_resolution_clock::now();
// start reading timer
auto start_read_time = high_resolution_clock::now();
// capture frame-by-frame
capture >> frame;
if (frame.empty())
break;
// upload frame to GPU
cv::cuda::GpuMat gpu_frame;
gpu_frame.upload(frame);
// end reading timer
auto end_read_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["reading"].push_back(duration_cast(end_read_time - start_read_time).count() / 1000.0);
// start pre-process timer
auto start_pre_time = high_resolution_clock::now();
// resize frame
cv::cuda::resize(gpu_frame, gpu_frame, Size(960, 540), 0, 0, INTER_LINEAR);
// convert to gray
cv::cuda::GpuMat gpu_current;
cv::cuda::cvtColor(gpu_frame, gpu_current, COLOR_BGR2GRAY);
// end pre-process timer
auto end_pre_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["pre-process"].push_back(duration_cast(end_pre_time - start_pre_time).count() / 1000.0);
4.计算密集光流
我们首先使用cv :: cuda :: FarnebackOpticalFlow :: create（cv2.cudaFarnebackOpticalFlow.create）创建cudaFarnebackOpticalFlow类的实例，然后调用cv :: cuda：FarnebackOpticalFlow :: calc（cv2.cuda_FarnebackOpticalFlow.calc）计算两个帧之间的光流，而不是使用cv :: calcOpticalFlowFarneback（cv2.calcOpticalFlowFarneback）函数调用。
// start optical flow timer
auto start_of_time = high_resolution_clock::now();
// create optical flow instance
Ptr ptr_calc = cuda::FarnebackOpticalFlow::create(5, 0.5, false, 15, 3, 5, 1.2, 0);
// calculate optical flow
cv::cuda::GpuMat gpu_flow;
ptr_calc->calc(gpu_previous, gpu_current, gpu_flow);
// end optical flow timer
auto end_of_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["optical flow"].push_back(duration_cast(end_of_time - start_of_time).count() / 1000.0);
5.后处理
对于后处理，我们使用与CPU端使用的功能相同的GPU变体：
// start post-process timer
auto start_post_time = high_resolution_clock::now();
// split the output flow into 2 vectors
cv::cuda::GpuMat gpu_flow_xy[2];
cv::cuda::split(gpu_flow, gpu_flow_xy);
// convert from cartesian to polar coordinates
cv::cuda::cartToPolar(gpu_flow_xy[0], gpu_flow_xy[1], gpu_magnitude, gpu_angle, true);
// normalize magnitude from 0 to 1
cv::cuda::normalize(gpu_magnitude, gpu_normalized_magnitude, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX, -1);
// get angle of optical flow
gpu_angle.download(angle);
angle *= ((1 / 360.0) * (180 / 255.0));
// build hsv image
gpu_hsv[0].upload(angle);
gpu_hsv[2] = gpu_normalized_magnitude;
cv::cuda::merge(gpu_hsv, 3, gpu_merged_hsv);
// multiply each pixel value to 255
gpu_merged_hsv.cv::cuda::GpuMat::convertTo(gpu_hsv_8u, CV_8U, 255.0);
// convert hsv to bgr
cv::cuda::cvtColor(gpu_hsv_8u, gpu_bgr, COLOR_HSV2BGR);
// send original frame from GPU back to CPU
gpu_frame.download(frame);
// send result from GPU back to CPU
gpu_bgr.download(bgr);
// update previous_frame value
gpu_previous = gpu_current;
// end post pipeline timer
auto end_post_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["post-process"].push_back(duration_cast(end_post_time - start_post_time).count() / 1000.0);
// end full pipeline timer
auto end_full_time = high_resolution_clock::now();
// add elapsed iteration time
timers["full pipeline"].push_back(duration_cast(end_full_time - start_full_time).count() / 1000.0);
可视化、时间和FPS计算与CPU端相同。
结果
现在，我们可以在示例视频中比较来自CPU和GPU版本的指标。
我们用于CPU的配置为：
Intel Core i7-8700
Configuration
- device : cpu
- video file : video/boat.mp4
Number of frames: 320
Elapsed time
- full pipeline : 37.355 seconds
- reading : 3.327 seconds
- pre-process : 0.027 seconds
- optical flow : 32.706 seconds
- post-process : 0.641 seconds
Default video FPS : 29.97
Optical flow FPS : 9.75356
Full pipeline FPS : 8.53969
用于GPU的配置为：
Nvidia GeForce GTX 1080 Ti
Configuration
- device : gpu
- video file : video/boat.mp4
Number of frames: 320
Elapsed time
- full pipeline : 8.665 seconds
- reading : 4.821 seconds
- pre-process : 0.035 seconds
- optical flow : 1.874 seconds
- post-process : 0.631 seconds
Default video FPS : 29.97
Optical flow FPS : 170.224
Full pipeline FPS : 36.8148
当我们使用CUDA加速时，这使光流计算的速度提高了约17倍！但是不幸的是，我们生活在现实世界中，并不是所有的流程阶段都可以加速。因此，对于整个流程，我们只能获得约4倍的加速。
总结
本文我们概述了GPU OpenCV模块并编写了一个简单的演示，以了解如何加速Farneback的Optical Flow算法。我们研究了OpenCV为该模块提供的API，您也可以重用该API来尝试使用CUDA加速OpenCV算法。
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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