快科技9月20日消息,摩爾線程官方宣布,其自研統一系統架構MUSA已完成與開源計算機視覺庫OpenCV的適配,并正式發布OpenCV-MUSA開源項目。
該項目可以為開發者、研究人員提供更高效、更便捷的工具,開發基于摩爾線程GPU的各類計算機視覺應用時,可大幅提升效率,加速國產創新。
OpenCV是計算機視覺領域重要的開源庫之一,具備豐富的功能和高效的性能,為圖像和視頻處理的開發者、研究人員提供了強大而靈活的工具,在自動駕駛、醫療影像、安防監控、機器人視覺、增強現實、圖像識別等領域都得到了廣泛的應用。
OpenCV也為GPU加速提供了支持,通過引入OpenCL、CUDA等加速后端,極大地提升圖像視頻處理、線性代數計算等復雜任務的執行速度,滿足更大規模數據處理、更復雜算法的計算需求,為實時應用、深度學習、三維重建和高分辨率視頻處理等領域提供卓越的性能和效率。
摩爾線程通過自主研發的MUSA統一系統架構和軟件平臺,致力于構建一個完善且易用的國產GPU應用生態。
此次發布的OpenCV-MUSA開源項目,目的就在于將OpenCV的強大功能、MUSA架構的高性能計算能力相結合,充分發揮摩爾線程全功能GPU的強大算力。
在現有OpenCV代碼的基礎上,摩爾線程新增了MUSA設備后端,并為多個算法模塊提供了MUSA加速支持,并對編譯腳本也進行適配。
目前,OpenCV-MUSA已支持包括core、mudev、musaarithm、musawarping、musafeatures2d、musafilters、musaimgproc、musaobjdetect、musastereo、musabgsegm、photo、stitching、superres、videostab、xfeatures2d在內的多個模塊。
OpenCV-MUSA支持絕大部分cv::cuda命名空間下的數據結構及API,尤其是OpenCV中為GPU設計的核心圖像數據結構GpuMat。
開發者只需將現有C++代碼中的命名空間cv::cuda替換為cv::musa,即可在摩爾線程GPU上實現相同的功能。
OpenCV-MUSA開源地址:
https://github.com/MooreThreads/opencv
https://github.com/MooreThreads/opencv_contrib
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