摩尔线程自主GPU成功适配！OpenCV-MUSA正式开源：轻松替代CUDA

快科技讯9月20日摩尔线程官方宣布，其自研统一系统架构MUSA已完成与开源计算机视觉库OpenCV的适配，并正式发布OpenCV-MUSA开源项目。该项目可以为开发者和研究人员提供更高效、便捷的工具。基于摩尔线程GPU开发各种计算机视觉应用时，可以大幅提升效率，加速国产创新。

OpenCV是计算机视觉领域最重要的开源库之一，具备丰富的功能和高效的性能为图像视频处理开发者和研究人员提供了强大而灵活的工具，已广泛应用于自动驾驶、医疗成像、安防监控、机器人视觉、增强现实、图像识别等领域。

OpenCV也为GPU加速提供了支持，通过引入OpenCL、CUDA等加速后端，大幅提升图像视频处理、线性代数计算等复杂任务的执行速度，满足更大规模数据处理和更复杂算法的计算需求，为实时应用、深度学习提供解决方案、三维重建和高分辨率视频处理在以下领域提供卓越的性能和效率

摩尔线程致力于通过自主研发的MUSA统一系统架构和软件平台，打造完整、易用的国产GPU应用生态。

此次发布的OpenCV-MUSA开源项目的目的是将OpenCV的强大功能与MUSA架构的高性能计算能力相结合，充分发挥摩尔线程全功能GPU的强大计算能力。

在现有OpenCV代码的基础上，摩尔线程新增了MUSA设备后端，并为多个算法模块提供了MUSA加速支持，并对编译脚本也进行适配。

目前，OpenCV-MUSA 支持多个模块，包括core、mudev、musaarithm、musawarping、musafeatures2d、musafilters、musaimgproc、musaobjdetect、musastereo、musabgsegm、photo、stitching、superres、videostab 和xfeatures2d。

OpenCV-MUSA 支持cv:cuda 命名空间下的大多数数据结构和API，尤其是OpenCV 中为GPU 设计的核心图像数据结构GpuMat。

开发者只需将现有C++代码中的命名空间cv::cuda替换为cv::musa，即可在摩尔线程GPU上实现相同的功能。OpenCV-MUSA开源地址：https://github.com/MooreThreads/opencv

https://github.com/MooreThreads/opencv_contrib

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