OpenCV3はT-API（Transparent API）を導入し、ユーザーがGPU（または他のOpenCL対応デバイス）を活用した関数を使用する可能性を提供しています。しかし、Pythonでこれをどのように活用するかについては、多くの開発者が困難を感じています。
PythonでOpenCLを活用するためには、cv::Matの代わりにcv::UMatを使用するだけで、プラットフォームにGPUがOpenCLをサポートしていれば、OpenCVは自動的にそれを使用します。
以下に、PythonでOpenCLを活用するための基本的なコードスニペットを示します。
import cv2
img = cv2.UMat(cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR))
imgUMat = cv2.UMat(img)
gray = cv2.cvtColor(imgUMat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 1.5)
gray = cv2.Canny(gray, 0, 50)
cv2.imshow("edges", gray)
cv2.waitKey();
このコードは、画像を読み込み、グレースケールに変換し、ガウスブラーを適用し、最後にCannyエッジ検出を行います。これらのすべての操作は、OpenCLを活用して高速化されます。
PythonとOpenCVを使用してOpenCLを活用することで、画像処理タスクを高速化し、より効率的なアプリケーションを作成することが可能になります。これは、リアルタイムの画像処理や機械学習タスクに特に有用です。
以上がPythonとOpenCVでOpenCLを活用する方法についての基本的なガイドです。さらに詳細な情報や最新の開発については、公式のOpenCVドキュメンテーションや関連する技術ブログを参照してください。.