【发布时间】：2012-08-31 06:54:37
【问题描述】：
我一直在玩 iPhone 上的 GrabCut 算法（在 OpenCV 中实现）。表演是可怕的。即使在模拟器上运行大约 800x800 的图像也需要大约 10-15 秒。在我的手机上它运行了几分钟，最终内存不足并崩溃（iPhone 4）。我敢肯定，如果我用 C 编写自己的算法版本，我可能会做一些优化，但我觉得再多的优化都不会让它接近可用。我在一些学术论文中挖掘了一些性能测量结果，甚至他们在多核 1.8 ghz CPU 上看到了 30 秒的运行时间。
所以我唯一的希望是 GPU，我对此一无所知。到目前为止，我已经对 OpenGL ES 进行了一些基础研究，但这是一个非常深入的话题，我不想浪费数小时或数天的时间来学习基本概念，以便弄清楚我是否在正确的道路。
所以我的问题是双重的：
1) 像 GrabCut 这样的东西可以在 GPU 上运行吗？如果是这样，我希望有一个“学习 OpenGL ES”以外的起点。理想情况下，我想知道我需要特别注意哪些概念。请记住，我没有使用 OpenGL 的经验，也没有图像处理方面的经验。
2) 即使这种算法可以在 GPU 上运行，我应该期待什么样的性能提升？考虑到当前的运行时间在 CPU 上的最佳时间约为 30 秒，GPU 似乎不太可能在运行时间中产生足够大的影响以使算法有用。
编辑：为了让算法“有用”，我认为它必须在 10 秒或更短的时间内运行。
提前致谢。
【问题讨论】：
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看来在GPU上“正常处理”是可能的。不幸的是，iPhone 还不支持 OpenCL，所以我仍然不确定从哪里开始，也不知道我可以期待什么样的性能改进。
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这是一个非常复杂的过程，要决定自己实施。 GPU 上的图像分割是相当多的研究主题，因此您可以从有关该主题的研究出版物开始：web.iiit.ac.in/~vibhavvinet/Research。如果没有实际硬件上的有效实现，也无法回答性能问题，因为您确实无法预测 iOS GPU 性能（我应该知道）。在 OpenGL ES 方面，您可以利用以下内容：github.com/BradLarson/GPUImage 为您处理较低级别的细节。
标签： ios image-processing gpu