如何使用CUDA进行图像拼接？OpenCV4.5.1 CUDA拼接失效问题咨询

一、try_use_gpu 参数正确配置方式 #

OpenCV 4.x 版本中 try_use_gpu 是 cv::Stitcher 类静态创建方法的第二个入参，默认值为 false，官方示例未提及该参数是因为默认示例均基于CPU模式编写，配置方式如下：

// 第一个参数为拼接模式，可选SCANS/ PANORAMA等，第二个参数即为try_use_gpu
cv::Ptr<cv::Stitcher> stitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::PANORAMA, true);

配置完成后如果设备支持CUDA，Stitcher会自动将特征提取、特征匹配、变换矩阵计算等步骤卸载到GPU运行。

二、运行失效常见问题排查 #

• 校验OpenCV编译配置
  绝大多数失效问题是因为所用的OpenCV + contrib包未编译CUDA支持，预编译的官方发布包默认都关闭了CUDA开关。可运行以下代码验证：

  std::cout << "CUDA可用设备数：" << cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount() << std::endl;
  

  输出为0则需要重新编译OpenCV，编译时开启WITH_CUDA、BUILD_opencv_cudaimgproc、BUILD_opencv_cudafeatures2d、BUILD_opencv_stitching等相关模块的编译开关。
• 校验CUDA架构适配
  编译OpenCV时需指定CUDA_ARCH_BIN参数匹配你的显卡算力，比如GTX10系显卡对应6.1，RTX20系对应7.5，RTX30系对应8.6，未匹配对应算力的编译产物无法正常调用GPU运算，会自动回退到CPU模式。
• 校验拼接特征选择
  OpenCV 4.5.1的CUDA Stitcher仅对SIFT、SURF特征做了完整适配，如果你使用ORB作为拼接特征，部分场景下会出现CUDA链路调用失败自动切CPU的问题，建议先切换到SIFT特征验证GPU加速是否生效。
• 校验分辨率配置
  如果你的输入图像分辨率低于设定的注册分辨率，或者拼接输入的图像数量小于2，Stitcher会自动跳过GPU运算步骤，无加速效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stream.Hoo