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摘要： 近期编译了android下支持opencl的opencv，使用opencl能力的关键是用cv::UMat替换cv::Mat。 实际使用后发现坑很多，非常不成熟，不推荐使用这种方式来提升实际产品的性能。 每个UMat产生的时候会从gpu分配内存，而GPU分配内存是很慢的；使用Mat的时候，这点开销不值 阅读全文

摘要： 我把部分计算迁移到GPU后，发现以帧率计算的程序，帧率下降；但是看各个函数的时间，又比之前减少了。 很奇怪，既然各个函数的时间减少，为什么帧率反而下降？ 原来计算帧率使用了 gettimeofday() ， 而计算函数调用时间用了 clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME 阅读全文

摘要： 以一个跟踪算法来测试： 使用cv::dft(), 矩阵未按照2次幂对齐，最终跟踪平均准确率 84.3% 使用cv::dft()，矩阵使用cv::copyMakeBorder对齐，最终跟踪平均准确率 88.5%， 但中间有7帧完全没跟准 使用cv::ocl_dft()，矩阵使用cv::copyMake 阅读全文

摘要： 原来的矩阵为 33 30 1, 数据类型为float32 填充后的矩阵为 36 30 1, 数据类型为float32 每行多了3列，最后三列的数据都是0.0 阅读全文

摘要： 使用了类似的代码来做android下opencl的时间测试： 打印出来： end start:119.574272ms end queue:323.316224ms end submit:323.314176ms 而整个函数的执行时间只有 79.248ms 这个profile统计出来的时间完全不准。 阅读全文

摘要： err = queue.enqueueWriteBuffer(in_buf, true, 0, bmp_size, bmp_data, NULL, &event); 以上代码中，第二个参数设置为false，执行时间为：6.119ms 第二个参数为true，执行时间为：6.277ms 只能理解为and 阅读全文

摘要： 在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft()。 测试数据 先看表格里面的描述： | 名称 | 函数名 | 最大时间(ms) | 平均时间(ms) | 说明 | | | | | | | | cpu版本dft | cv::dft() | 阅读全文

摘要： 1.使用了UMat，但是并未使用GPU计算 cv::dft()函数的定义是： dft()函数中这样调用opencl的版本： 2.opencl核函数编译失败 继续往后执行，debug版本opencv输出以下信息： 出错的代码是： bool enqueueTransform(InputArray _sr 阅读全文

摘要： 1.函数声明 opencv 3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157 2.函数实现 opencv 3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315 3. opencl的调用 4.ocl_dft()里面的row/col的调用 阅读全文

摘要： cv::dft 相差15.9倍 cpu版本 单次调用 0.029448 毫秒 opencl版本 单次调用 0.468688 毫秒 差别仅仅只是参数的Mat类型和UMat类型的，其中还不包括 mat.copyTo(umat) 的时间。 手机类型小米mix 2s, 高通 845 阅读全文