使用OpenCV'；OpenCL特征检测器

如何使用基于OpenCL的特征检测器？根据源代码（），有opencl版本的AKAZE、FAST和ORB。我想知道如何在C++中使用它们？ 我尝试导入

#include

，然后我还设置了

cv:：ocl:：setUseOpenCL（true）为了检查是否正常，我做了
cv:：ocl:：haveOpenCL（）
。做这些我可以确认我已经用OpenCL支持构建了OpenCV

也就是说，我尝试将所有的
cv:：Mat
转换为
cv:：UMat
。现在程序在
detector->detectAndCompute（umat，cv:：noArray（），kp1，des1）崩溃。我用的是AKAZE

控制台上的错误是：

OpenCV（4.0.0-dev）错误：在glob_rec文件e:\cv4.0\OpenCV\modules\core\src\glob.cpp第267行中找不到请求的对象（无法打开目录：C:\Users\PC\AppData\Local\Temp\OpenCV）

callstack错误显示：


_错误“无法打开目录：C:\Users\PC\AppData\Local\Temp\opencv”const
std:：basic_字符串，std:：分配器
&



我已将其初始化如下：

detector = cv::AKAZE::create();
detector->setThreshold(akaze_thresh);

这是使用OpenCL版本AKAZE的正确方法吗？如果是，如何修复错误？如果没有，我如何使用OpenCL版本的AKAZE？
结果表明，由于某种原因，OpenCL缓存文件夹没有生成（应该在这里-
C:\Users\User\AppData\Local\Temp\opencv
）。我创建了另一个项目并运行了一个简单的OpenCL程序：

UMat m(100,100,CV_8UC3, Scalar(100,200,0));
UMat r;
GaussianBlur(m,r,Size(5,5),0);

这生成了所需的缓存文件夹，我现在可以运行OpenCL版本的AKAZE了。为了让提到这一点的人明白，自OpenCV 4.0.0-dev起，AKAZE的OpenCL版本尚未完全实现。只有部分算法在OpenCL上运行，因此性能与原始OpenCV AKAZE大致相同，检测仍在单线程上运行

有一个cuda verion可用。还有一个高度多线程的版本，可以在8个线程上以60 fps的速度运行。这两个版本都是为
OpenCV 3.0.0
而构建的，应该可以与较新的版本配合使用，只需稍作改动。
我不确定OpenCV是否支持OpenCL对AKAZE的支持，他们确实支持使用CUDA，但这可能在4.0中有所改变。你试过使用ORB还是FAST吗？@RickM。您能否确认akaze是否仍有cuda支持？或者cuda akaze提供的opencv的最新版本是什么？我还没有试过ORB和FAST，我在CPU上的这两个没有达到预期的效果。试着通读一下CPU上的这两个没有达到预期的效果是什么意思？你期望的结果是什么？速度？@RickM。速度和准确性。有了AKAZE，我得到了100+场比赛，而有了ORB，我几乎没有得到5+场比赛，而FAST也差不多和ORB一样。既然akaze有这么好，我想要一个更快的版本。在核心i9上进行检测和匹配大约需要70毫秒。我想把它降得尽可能低。