OpenCVは、画像処理やコンピュータビジョンのための強力なライブラリで、GPUを活用することで処理速度を大幅に向上させることが可能です。ここでは、PythonとOpenCVを使用してGPUを活用する方法について説明します。
OpenCVとGPU
OpenCVはNVIDIAのGPUを活用するためのCUDAモジュールを提供しています。このモジュールを使用することで、画像処理の処理速度を大幅に向上させることが可能です。
しかし、pipを通じてインストールされたOpenCVでは、CUDAを使用することはできません。そのため、CUDAを使用するためには、C++からオプションを指定してOpenCVをビルドする必要があります。
OpenCVのビルド
OpenCVのビルドはCMakeを使用します。その際に、CUDAが使えるようにWITH_CUDNNやWITH_CUDAといったオプションをONにする必要があります。
以下に、OpenCVをビルドするための一例を示します。
%cd /content
!git clone https://github.com/opencv/opencv
!git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib
!mkdir /content/build
%cd /content/build
!cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/content/opencv_contrib/modules -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DWITH_OPENEXR=OFF -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DWITH_CUDNN=ON -DOPENCV_DNN_CUDA=ON /content/opencv
!make -j8 install
PythonでのGPU利用
PythonでOpenCVのCUDA関数を使用するためには、以下のようなコードを書くことになります。
import cv2
img_src = cv2.imread("image.jpg")
img_gpu_src = cv2.cuda_GpuMat()
img_gpu_dst = cv2.cuda_GpuMat()
for i in range(100):
img_gpu_src.upload(img_src)
img_gpu_dst = cv2.cuda.resize(img_gpu_src, (300, 300))
img_dst = img_gpu_dst.download()
このコードでは、まずcv2.cuda_GpuMat()を使用してGPU上に画像オブジェクトを作成します。次に、upload()メソッドを使用して画像データをGPUにアップロードし、cv2.cuda.resize()を使用して画像をリサイズします。最後に、download()メソッドを使用してリサイズした画像をCPUにダウンロードします。
以上が、PythonとOpenCVを使用してGPUを活用する基本的な方法です。これを応用することで、さまざまな画像処理を高速に行うことが可能になります。.