基于GPU加速的计算机视觉编程：使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据.docx
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2023-09-13
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基于 GPU 加速的计算机视觉编程：使用 OpenCV 和 CUDA 实时
处理复杂图像数据
一、本文概述
1、计算机视觉的重要性
计算机视觉已经成为了现代科技领域的热点话题。它涉及到许多不同
的应用领域，如医疗、工业、交通、安全、娱乐等。计算机视觉技术
可以通过图像和视频数据处理，实现对现实世界的感知和理解。随着
图像和视频数据的快速增长，传统的图像处理方法已经无法满足现代
应用的需求。因此，基于 GPU 加速的计算机视觉编程成为了研究的热
点。
在医疗领域，计算机视觉技术可以用于疾病诊断和治疗。例如，通过
分析病人的 CT 或 MRI 图像，医生可以更准确地诊断病情。在工业领
域，计算机视觉技术可以用于产品质量检测和生产线自动化。在交通
领域，计算机视觉技术可以用于交通流量管理和自动驾驶。在安全领
域，计算机视觉技术可以用于人脸识别和物体检测。在娱乐领域，计
算机视觉技术可以用于图像和视频的美化和增强。
然而，处理大规模的图像和视频数据需要消耗大量的计算资源，这会
导致处理速度慢和实时性差的问题。因此，使用 GPU 加速计算机视觉
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