Mar*_*rek 3 python opencv gpu opencl
为了加快某些操作,我将图像传输到GPU内存.经过一些处理后,我必须裁剪一些区域:
image = cv2.UMat(image)
...
crop = image[y1:y2,x1:x2]
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问题是无法在GPU内存中切片图像.上面的代码会引发错误:"UMat对象不可订阅".我找到的解决方案是将图像传回到numpy对象,而不是将其切片,然后传回GPU:
image = cv2.UMat(image)
...
image = image.get()
crop = image[y1:y2,x1:x2]
crop = cv2.UMat(crop)
...
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但是上面的解决方案看起来很昂贵,因为向/从GPU内存传输数据需要时间.我觉得有一种方法可以在GPU内存中裁剪图像.任何提示?
在对UMat类源代码和测试进行一些研究后,我找到了这个解决方案:
crop = cv2.UMat(image, [y0, y1], [x0, x1])
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