Python 用pycuda和opencv并行读取图像

我有一个在每次迭代中读取图像的程序：

for h in range(H):
    for w in range(W):
        z = depth_map[h,w]
        val = content_map[h,w]
        img = cv2.imread('h' + str(h) + '_w' + str(w) + '_z' + str(z) + '.png')
        res[h-grid_h:h+grid_h+1,w-grid_w:w+grid_w+1] = val * img

我想并行处理，目前我正在使用cpu多处理和发送H范围，并最终将其汇总在一起

pool = multiprocessing.Pool(processes=num_of_processes)
x = pool.map(func, hrange)
pool.close()
pool.join()

这是非常有用的，但是，由于简单的运算符（仅读取和乘法），我相信gpu可能会显著加速它，这对我来说非常重要

我发现pycuda在gpu多处理方面很有帮助：

具体地说，是用C++编写的底层，例如从doc：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
  const int i = threadIdx.x;
  dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")

我想使用该层并操作输入h和w的功能，这可以通过以下操作实现：

Mat img = imread(image_path, IMREAD_COLOR)

但它需要包括：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;

#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；

我得到了以下错误：

b'/tmp/tmpkj_doq74.cu:3:14: fatal error: opencv2/core.hpp: No such file or directory\n     #include <opencv2/core.hpp>\n              ^~~~~~~~~~~~~~~~~~\ncompilation terminated.\n']

b'/tmp/tmpkj\u doq74.cu:3:14:致命错误：opencv2/core.hpp:没有这样的文件或目录\n#include\n^~~~~~~~~~~~~~~~~~\n编译已终止。\n']

当我使用pycuda时，如何导入该库

可选的，可以用Python CV2代替C++＋

进行并行计算吗？