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Linux 4 Tegra で提供される Tegra デバイス用の OpenCv は、NPP と OpenVX を使用しますか? または、そのような最適化を自分で行う必要がありますか?

証拠を指すリンクへの参照をいただければ幸いです。

次の OpenVx Sobel 即時コードを Graph ベースの に変換しました。しかし、行われた結果は一致します。

即時コードは正常に機能し、適切な結果が得られます。一方、Graph コードは、単一の画像の即時コードよりも「長く」かかり、間違った結果も生成します。

私の変換は正しいですか？

即時コード:

上記の即値コードのグラフベースのコード

OpenCv GPU モジュールのいくつかの機能を試し、visionWorks の即時コードと同じ動作を比較しました。そして驚くべきことに、OpenCv Gpu モジュールは、VisionWorksよりもはるかに高速に動作します。

たとえば、opencv を使用して手動で実装されたレベル 4 のガウス ピラミッド

100 回の反復で平均 2.5 ミリ秒かかります。一方、ビジョンワークス

1 回の実行で 11.1 ミリ秒、100 回の反復で平均 96 ミリ秒かかります。

これが一般的に正しいとすれば、visionWorks は何を提供するのでしょうか?

Jetson TK1 で L4T の「cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-local_6.5-50」バージョンを実行しています

OpenCv Mat を vx_image に変換するためのリファレンスとして opencv_npp_interop の例に従っていますが、この例はグレースケール イメージ (単一チャネル) のみを示しています。そこで、3 チャンネル (RGB) マットを vx_image (RGB) に変更しようとしました。

返された vx_image のプレーン数属性を照会すると、1 つのプレーンしか表示されません。私はそれが3プレーン（RGB）であるべきだと仮定しています。

次に、返されたはずの RGB 画像を YUV に変換してプレーンをクエリすると、3 つのプレーンが得られますが、個別のチャンネルを抽出すると「Y」チャンネルしか抽出できず、他の 2 つの vxuChannelExtract 呼び出しは「-10」になります。 : 無効なパラメータ".

したがって、問題の原因はまだRGB変換にあると思います。私は何を間違えましたか？

要件の 1 つである Open-vx オブジェクト ノードを理解しようとしています。仕様を確認しましたが、API vxRemoveNode() と vxReleaseNode() の正確な違いを理解できません。仕様は vxReleaseNode を言います:

上記のステートメントの 2 番目の点がわかりません。

私の理解に従って vxRemoveNode をリグレードすると、グラフからノードが完全に削除されます。

両方の API を呼び出した後の状態で、彼らが言及した仕様では:

"After returning from this function the reference is zeroed"

これらの API の正確な違いを理解するのを手伝ってください。