我要评论1. 使用 pytorch 实现 gpu 加速的卷积滤波（如边缘检测）
import torch
import torch.nn as nn
import cv2
import numpy as np
# 检查 gpu 是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"using device: {device}")
# 读取图像并转换为 pytorch 张量
image = cv2.imread("input.jpg") # 读取 bgr 格式图像
image = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2rgb) # 转为 rgb
image_tensor = torch.from_numpy(image).float().permute(2, 0, 1) # hwc -> chw
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0).to(device) # 添加 batch 维度并移至 gpu
# 定义边缘检测卷积核（sobel算子）
conv_layer = nn.conv2d(
in_channels=3,
out_channels=3,
kernel_size=3,
bias=false,
padding=1
).to(device)
# 手动设置 sobel 核权重（示例，仅作用于水平边缘）
sobel_kernel = torch.tensor([
[[[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]], # red 通道
[[[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]], # green 通道
[[[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]], # blue 通道
], dtype=torch.float32).repeat(3, 1, 1, 1).to(device)
conv_layer.weight.data = sobel_kernel
# 执行卷积操作（gpu加速）
with torch.no_grad():
output_tensor = conv_layer(image_tensor)
# 将结果转换回 numpy 并保存
output = output_tensor.squeeze(0).permute(1, 2, 0).cpu().numpy()
output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite("edge_detection_gpu.jpg", cv2.cvtcolor(output, cv2.color_rgb2bgr))
2. 使用 opencv 的 cuda 模块加速高斯模糊
import cv2
import time
# 检查 opencv 是否支持 cuda
print("cuda devices:", cv2.cuda.getcudaenableddevicecount())
# 读取图像并上传到 gpu
image = cv2.imread("input.jpg")
gpu_image = cv2.cuda_gpumat()
gpu_image.upload(image)
# 创建 gpu 加速的高斯滤波器
gaussian_filter = cv2.cuda.creategaussianfilter(
cv2.cv_8uc3, # 输入类型 (8-bit unsigned, 3 channels)
cv2.cv_8uc3, # 输出类型
(15, 15), # 核大小
0 # sigma（自动计算）
)
# 执行滤波（重复多次测试速度）
start_time = time.time()
for _ in range(100): # 重复 100 次模拟大数据量
gpu_blur = gaussian_filter.apply(gpu_image)
end_time = time.time()
# 下载结果到 cpu 并保存
result = gpu_blur.download()
print(f"gpu time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
cv2.imwrite("blur_gpu.jpg", result)
3. 使用 cupy 加速图像傅里叶变换
import cupy as cp
import cv2
import numpy as np
import time
# 读取图像并转为灰度
image = cv2.imread("input.jpg", cv2.imread_grayscale)
# 将 numpy 数组转为 cupy 数组（上传到 gpu）
image_gpu = cp.asarray(image)
# 快速傅里叶变换（fft）和逆变换（ifft）
start_time = time.time()
fft_gpu = cp.fft.fft2(image_gpu)
fft_shift = cp.fft.fftshift(fft_gpu)
magnitude_spectrum = cp.log(cp.abs(fft_shift))
end_time = time.time()
# 将结果转回 cpu
magnitude_cpu = cp.asnumpy(magnitude_spectrum)
print(f"gpu fft time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
# 归一化并保存频谱图
magnitude_cpu = cv2.normalize(magnitude_cpu, none, 0, 255, cv2.norm_minmax)
cv2.imwrite("fft_spectrum_gpu.jpg", magnitude_cpu.astype(np.uint8))
4. 使用 numba 编写自定义 gpu 核函数（图像反色）
from numba import cuda
import numpy as np
import cv2
import time
# 读取图像
image = cv2.imread("input.jpg")
height, width, channels = image.shape
# 定义 gpu 核函数
@cuda.jit
def invert_colors_kernel(image):
x, y = cuda.grid(2)
if x < image.shape[0] and y < image.shape[1]:
for c in range(3): # 遍历 rgb 通道
image[x, y, c] = 255 - image[x, y, c]
# 将图像上传到 gpu
image_gpu = cuda.to_device(image)
# 配置线程和块
threads_per_block = (16, 16)
blocks_per_grid_x = (height + threads_per_block[0] - 1) // threads_per_block[0]
blocks_per_grid_y = (width + threads_per_block[1] - 1) // threads_per_block[1]
blocks_per_grid = (blocks_per_grid_x, blocks_per_grid_y)
# 执行核函数
start_time = time.time()
invert_colors_kernel[blocks_per_grid, threads_per_block](image_gpu)
cuda.synchronize() # 等待 gpu 完成
end_time = time.time()
# 下载结果并保存
image_cpu = image_gpu.copy_to_host()
print(f"gpu invert time: {end_time - start_time:.6f} seconds")
cv2.imwrite("inverted_gpu.jpg", image_cpu)
5. 使用 pytorch 实现实时风格迁移（gpu加速）
import torch
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
from pil import image
# 加载预训练模型到 gpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = models.vgg19(pretrained=true).features.to(device).eval()
# 图像预处理
preprocess = transforms.compose([
transforms.resize(512),
transforms.totensor(),
transforms.normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# 加载内容图像和风格图像
content_image = image.open("content.jpg")
style_image = image.open("style.jpg")
# 将图像转为张量并移至 gpu
content_tensor = preprocess(content_image).unsqueeze(0).to(device)
style_tensor = preprocess(style_image).unsqueeze(0).to(device)
# 定义风格迁移函数（示例，需完整实现损失计算和优化）
def style_transfer(model, content_input, style_input, iterations=500):
# 创建可优化图像
input_image = content_input.clone().requires_grad_(true)
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.lbfgs([input_image])
# 风格迁移循环
for i in range(iterations):
def closure():
optimizer.zero_grad()
# 提取特征并计算损失（需实现具体细节）
# ...
return total_loss
optimizer.step(closure)
return input_image
# 执行风格迁移（需补充完整代码）
output_image = style_transfer(model, content_tensor, style_tensor)
# 后处理并保存结果
output_image = output_image.squeeze().cpu().detach()
output_image = transforms.topilimage()(output_image)
output_image.save("style_transfer_gpu.jpg")
关键说明
1.硬件依赖：需 nvidia gpu 并安装正确版本的 cuda 和 cudnn。
2.库安装：
pip install torch torchvision opencv-python-headless cupy numba
3.性能对比：与 cpu 版本相比，gpu 加速通常快 10-100 倍（取决于任务复杂度）。
4.适用场景：
- pytorch：适合深度学习相关的图像处理（如 gan、超分辨率）。
- opencv cuda：适合传统图像处理加速（滤波、特征提取）。
- cupy/numba：适合自定义数值计算或科研算法。
到此这篇关于python实现gpu加速图像处理的代码详解的文章就介绍到这了,更多相关python gpu加速图像处理内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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