1. Intel NCS2能否加速OpenCV的StereoBM及滤波等传统CV函数？ #

答案是不行。Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）的核心是Movidius VPU，它的设计目标是专门加速深度学习推理任务（比如用OpenCV的dnn模块跑分类、检测模型）。而StereoBM、高斯滤波、边缘检测这类属于传统计算机视觉算法，NCS2没有针对这些算子的硬件加速支持，所以没法提升这类代码的运行速度。

2. 可选的硬件加速器/微处理器方案 #

如果想提升传统OpenCV算法的运行速度，或者兼顾深度学习，这些方案可以考虑：

• 树莓派4自身的NEON优化：树莓派4的ARM Cortex-A72内核支持NEON指令集，编译OpenCV时开启ENABLE_NEON=ON和ENABLE_VFPV4=ON选项，能让传统CV算子（包括StereoBM、滤波）获得明显的速度提升——这是成本最低、最直接的优化方式。
• NVIDIA Jetson系列（Nano/Xavier NX）：如果预算允许，Jetson板卡是更全面的选择。它的CUDA核心可以加速OpenCV的CUDA后端算子（比如cv::cuda::StereoBM），同时TensorRT又能高效加速深度学习推理，完美兼顾传统CV和AI任务，性能比树莓派4+NCS2组合强很多。
• Google Coral USB Accelerator：和NCS2类似，主打深度学习推理加速，适合需要跑TensorFlow Lite模型的场景，但同样对传统CV算子无帮助。
• FPGA板卡（如Xilinx Pynq-Z2）：可以通过硬件描述语言或HLS工具将StereoBM等算子实现为硬件电路，获得极高的加速比，但开发门槛较高，适合有硬件开发经验的用户。

3. NCS2能否提升树莓派4上OpenCV的整体性能？ #

只有当你的OpenCV代码中包含深度学习推理逻辑（比如用cv::dnn::Net加载模型，并指定NCS2作为推理后端）时，NCS2才能发挥作用，提升这部分的速度。对于纯传统CV任务（StereoBM、滤波等），NCS2不仅没有帮助，甚至可能占用USB带宽，对性能无增益。

总结一下：如果你的项目目前只有传统CV需求，优先给树莓派4编译优化过的OpenCV；如果之后要加入深度学习任务，再考虑NCS2或Coral；追求极致性能的话，直接升级到Jetson系列会更省心。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zheng boon