使用 OpenCV 和 Python 在 GPU 上 ZAEA23489CE3AA9B6406EBB28Z 的可行性

Question

我必須讀取來自相機的圖像，使用 OpenCV 添加一些形狀，然后使用 Flask 將圖像返回到網頁。 此應用程序在 Windows 10 中運行。詳細步驟為：

• 從相機讀取圖像完成。 我有一個 Python 包裝器用於 C++ 庫，它似乎運行良好。
• 使用 OpenCV 添加形狀就完成了。 我為 Python 使用 OpenCV 包裝器。
• 使用 Flask 返回圖像是問題所在。 為此，我需要使用cv2.imencode （OpenCV Python 包裝器）將圖像從原始格式轉換為 JPG 或 PNG 格式。 然而，這會減慢要在網站上顯示的視頻的幀速率。

我在某些地方看到，OpenCV 可用於在 GPU（Nvidia GeForce RTX）上執行一些操作。 我在調用cv2.imencode之前嘗試過使用cv2.UMat ，但沒有區別。

這是我的問題：

• 我應該嘗試更多的 Python 包裝器（如此處所述） 嗎？
• 我應該開始學習 C++ 嗎？ 我需要將所有現有應用程序從 Python 遷移到 C++ 還是只是一個包裝器？ 這可以在幾行中完成嗎？

Answer 1

我終於用 GPU 標志和所需的 CUDA 標志編譯了OpenCV-python 。 我花了數周時間安裝所有需要的依賴項（圖像庫、視頻庫、Fortran、LINPAK、BLAS...）。

結果是對cv2.imencode的調用更快，我可以看到 Windows 的資源管理器中的 GPU 消耗增加。