使用GPU加速来提升性能

代码示例：

import cv2

加载图像

img = cv2.imread('example.jpg')

加载遮罩

mask = cv2.imread('mask.png')

将遮罩转换为灰度图像

mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

应用遮罩

masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask_gray)

显示图像

cv2.imshow('Masked Image', masked_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

使用GPU加速可以通过使用CUDA或OpenCL来实现。例如，使用opencv-python作为OpenCV的Python绑定可以通过安装opencv-python-headless包来启用OpenCL支持。在代码中，可以使用cv2.UMat()来创建UMat类型的数组，从而利用GPU加速。例如：

img = cv2.imread('example.jpg') mask = cv2.imread('mask.png') mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mask_gray_umat = cv2.UMat(mask_gray) img_umat = cv2.UMat(img)

应用遮罩

masked_img_umat = cv2.bitwise_and(img_umat, img_umat, mask=mask_gray_umat) masked_img = masked_img_umat.get()

显示图像

cv2.imshow('Masked Image', masked_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()