Procesamiento de imágenes en CUDA o OpenCV?

Question

Necesito desarrollar un programa de procesamiento de imágenes para mi proyecto en el que tengo que contar la cantidad de autos en la carretera. Estoy usando programación de GPU. ¿Debo ir al programa OpenCV con la función de procesamiento de la GPU o debería desarrollar todo mi programa en CUDA sin ninguna biblioteca OpenCV?

Los algoritmos que estoy utilizando para contar el número de autos son la resta de fondo, la segmentación y la detección de bordes.

Answer 1

Puede usar funciones de GPU en OpenCV.

Primera visita la introducción en esto: http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/introduction.html

En segundo lugar, creo que por encima de los procesos mencionados ya se encuentran en OpenCV optimizado para la GPU. Por lo tanto, será mucho más fácil desarrollarlo con OpenCV.

Canny Edge Detección: http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/image_processing.html#gpu-canny

Operaciones PerElement (incluyendo la resta): http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/per_element_operations.html#per-element-operations

Para otras funciones, visite docs OpenCV.

Answer 2

OpenCV, sin duda, tiene la mayor colección de funcionalidad de procesamiento de imágenes y recientemente también han comenzado a portar funciones a CUDA. Hay un nuevo módulo de GPU en la última versión de OpenCV con algunas funciones transferidas a CUDA.

Dicho esto, OpenCV no es la mejor opción para crear una aplicación basada en CUDA, ya que hay muchas bibliotecas dedicadas de CUDA como CUVI que beat OpenCV in Performance. Si está buscando una solución optimizada, también debe intentarlo.