在 Python 中将 OpenCL 加速函数与 OpenCV3 结合使用

OpenCV3 引入了它的 T-API（透明 API），它使用户能够使用 GPU（或其他支持 OpenCL 的设备）加速的功能，我正在努力寻找如何使用 Python 来利用它。

对于 C++ 有这样的调用ocl::setUseOpenCL(true);当您使用时启用 OpenCL 加速UMat代替Mat对象。但是我没有找到任何有关 Python 的文档。

有人有关于如何在 Python 中使用 OpenCV3 实现 OpenCL 加速的示例代码、链接或指南吗？

UPDATE:

经过进一步挖掘，我发现了这个modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp:

CV_EXPORTS_W bool haveOpenCL();
CV_EXPORTS_W bool useOpenCL();
CV_EXPORTS_W bool haveAmdBlas();
CV_EXPORTS_W bool haveAmdFft();
CV_EXPORTS_W void setUseOpenCL(bool flag);
CV_EXPORTS_W void finish();

我设法从 Python 调用：

print(cv2.ocl.haveOpenCL())
cv2.ocl.setUseOpenCL(True)
print(cv2.ocl.useOpenCL())

它产生以下输出：

True
True

然而它仍然运行相同，我想我仍然没有使用 OpenCL，因为我不在 Python 中使用 UMa。

OpenCV 3.2 及更高版本支持透明 API。这是一个示例代码。

import cv2

img = cv2.UMat(cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR))
imgUMat = cv2.UMat(img)
gray = cv2.cvtColor(imgUMat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 1.5)
gray = cv2.Canny(gray, 0, 50)

cv2.imshow("edges", gray)
cv2.waitKey();

更多详情请参见OpenCV 透明 API