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本文介绍了使用OpenCV和CUDA加速的四种图像处理技术：灰度化、高斯模糊、Sobel边缘检测和直方图均衡化。每种技术都通过将图像数据上传到GPU，利用CUDA进行加速处理，最后将结果下载回CPU。灰度化通过cv::cuda::cvtColor实现，高斯模糊使用cv::cuda::createGaussianFilter创建滤波器，Sobel边缘检测通过cv::cuda::createSobelFilter实现，直方图均衡化则通过cv::cuda::equalizeHist完成。这些方法显著提升了图像处理的效率。

1、图像灰度化

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>void convertToGray(const cv::Mat& input, cv::Mat& output) {// 将数据上传到GPUcv::cuda::GpuMat d_input(input);cv::cuda::GpuMat d_output;// 使用CUDA加速的灰度化cv::cuda::cvtColor(d_input, d_output, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 将结果下载回CPUd_output.download(output);
}

2. 高斯模糊 (GaussianBlur)

#include <opencv2/cudafilters.hpp>void gaussianBlurGPU(const cv::Mat& input, cv::Mat& output, cv::Size ksize, double sigma) {cv::cuda::GpuMat d_input(input);cv::cuda::GpuMat d_output;// 创建高斯滤波器auto filter = cv::cuda::createGaussianFilter(d_input.type(), d_output.type(), ksize, sigma);// 应用滤波器filter->apply(d_input, d_output);d_output.download(output);
}

 3. Sobel边缘检测

void sobelEdgeDetection(const cv::Mat& input, cv::Mat& output, int dx, int dy, int ksize) {cv::cuda::GpuMat d_input(input);cv::cuda::GpuMat d_output;// 创建Sobel滤波器auto sobel = cv::cuda::createSobelFilter(d_input.type(), d_output.type(), dx, dy, ksize);// 应用滤波器sobel->apply(d_input, d_output);d_output.download(output);
}

 4. 直方图均衡化 (equalizeHist)

#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>void histogramEqualizationGPU(const cv::Mat& input, cv::Mat& output) {cv::cuda::GpuMat d_input(input);cv::cuda::GpuMat d_output;// CUDA直方图均衡化cv::cuda::equalizeHist(d_input, d_output);d_output.download(output);
}