在ODROID XU4上与Python OpenCV/OpenCL共享GPU/CPU数据

我正在使用OpenCV 4.1和Python 3.6在ODROID XU4（三星Exynos5422和Mali-T628 GPU）上进行实时视频处理。我可以通过将包含图像的Numpy阵列转换为UMat来使用GPU，例如：

img_umat = cv2.UMat(img_array)

这样一来，图像处理代码的运行速度就快于CPU；但是，与GPU之间的传输需要很长时间（在某些情况下约为0.03秒）。这有什么办法吗

我是GPU编程新手，一直对第8.3节摸不着头脑。我不知道默认的“cv2.UMat（array）”初始值设定项是如何分配内存的，所以我尝试指定它，例如

host_mat = cv2.UMat(mat,cv2.USAGE_ALLOCATE_HOST_MEMORY)

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但当我这样做时，不会抛出任何错误，并且host_mat是空的。我是做错了什么，还是完全走错了路？非常感谢您的建议。

它在8.3.1中说明了一切：要在应用程序处理器端使用缓冲区，您必须映射此缓冲区并将数据写入其中。因此，看起来您分配了缓冲区，但没有将数据复制到host_map empty中。@doqtor从这里的文档中，我可以看到如何在python中分配内存，但如何将数据复制到它。。。如果我尝试类似于

host\u mat[：]=img\u array[：]

的方法，我会得到一个错误：“cv2.UMat”对象不支持项目分配这将是特定于OpenCV而不是python的，我对OpenCV一点也不熟悉。您需要在OpenCV文档中检查这一点。在C++<代码> CeleQueMeAppBuffu/C++中，映射新分配的内存和 MycPy将数据复制到它中。它在83.1中表示：要在应用处理器侧使用缓冲区，必须映射该缓冲区并将数据写入其中。因此，看起来您分配了缓冲区，但没有将数据复制到host_map empty中。@doqtor从这里的文档中，我可以看到如何在python中分配内存，但如何将数据复制到它。。。如果我尝试类似于

host\u mat[：]=img\u array[：]

的方法，我会得到一个错误：“cv2.UMat”对象不支持项目分配这将是特定于OpenCV而不是python的，我对OpenCV一点也不熟悉。您需要在OpenCV文档中检查这一点。用C++ >代码> CeleQueMePAPBase用来映射这个新分配的内存和<代码> MeMCPY >将数据复制到它中。