OpenCV-将CUDA设备数据复制到GPU Mat中

有没有办法直接将先前分配的CUDA设备数据复制到OpenCV GPU Mat中？我想将之前由CUDA初始化和填充的数据复制到OpenCV GPU mat中。我想这样做是因为我想通过使用OpenCV计算矩阵a的逆来求解线性方程组Ax=B

我想做的是这样的：

float *dPtr; 
gpuErrchk( cudaMalloc( (void**) &dPtr, sizeof(float) * height * width));    
gpuErrchk( cudaMemset(dPtr, 0, sizeof(float) * height * width));

// modify dPtr in some way on the GPU 
modify_dPtr(); 

// copy previously allocated and modified dPtr into OpenCV GPU mat? 

// process GPU mat later - e.x. do a matrix inversion operation. 

// extract raw pointer from GPU mat

编辑： OpenCV提供了GPU

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功能

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设备指针是否可以作为参数传递到该函数中？如果没有，是否没有其他方法进行此类数据传输？我不想在主机和设备内存之间来回复制数据，在普通的OpenCV

Mat

容器上进行计算，然后复制回结果；我的应用程序是实时的。我假设，由于

GPU Mat

没有

.at（）

函数，就像在普通OpenCV

Mat

中一样，因此无法访问矩阵中特定位置的元素？此外，GPU Mat是否存在显式矩阵求逆操作？本文档未提供GPU Mat

inv（）

功能

正如评论中发布的Talonmes一样，GPU mat结构的头中有一个构造函数，允许为我以前分配的CUDA设备数据创建GPUMat头。这就是我用过的：

cv::gpu::GpuMat dst(height, width, CV_32F, d_Ptr);

无需计算步长，因为给定图像的宽度和高度，构造函数会自动计算步长。 希望，当对OpenCV GPU功能的支持变得更好时，这篇文章可能对某些人有用

编辑

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另一个（可能）有用的方法是利用CUDA中的统一内存。将数据传递到OpenCV GPU和CPU垫中，然后从那里继续操作

@Downvoter:为什么要投否决票？我做了关于提问的研究，我的问题是一个有效的问题，因为我的CUDA算法运行在GPU上。我想用我的代码连接OpenCV的GPU模块；这样，我就不必浪费时间在设备和主机内存之间来回复制。没有清晰的接口将以前分配的CUDA设备内存复制到OpenCV GPU Mat容器，这与使用CUDA的OpenCV Mat容器的一般易用性形成对比。我发布这个问题是因为其他知识渊博的人可能知道我的问题的答案。无论OpenCV能不能做到（我猜它不能做到），通过显式计算逆解一组线性方程几乎总是错误的。我认为openCV->CUDA的情况正好相反，但这可能是一个开始。@Talonmes我同意，但他没有要求一个好的线性求解方法。只是如何实现一个低效的。不，我的意思是用指针实例化一个GpuMat。看看标题定义，你会发现一个构造函数，我相信有人会说：这个构造函数不会复制你的数据。它只会为提供的指针创建一个GpuMat头，这个GpuMat不会控制内存，也不会在自己的析构函数中释放内存。@jet47是的，头只会创建一个指向我的数据的GpuMat头。编辑。