我一直在 iPhone 上研究 GrabCut 算法(在 OpenCV 中实现)。表演很糟糕。对于大约 800x800 的图像，即使在模拟器上运行也需要大约 10-15 秒。在我的手机上它运行了几分钟，最终耗尽内存，然后崩溃(iPhone 4)。我敢肯定，如果我用 C 语言编写自己的算法版本，我可能会做一些优化，但我觉得再多的优化也无法使其接近可用。我在一些学术论文中找到了一些性能测量结果，甚至他们在多核 1.8 ghz CPU 上也看到了 30 秒的运行时间。
所以我唯一的希望是 GPU，我对此一无所知。到目前为止，我已经对 OpenGL ES 进行了一些基础研究，但这是一个非常深入的主题，我不想浪费数小时或数天的时间来学习基本概念，这样我就可以确定我是否在正确的道路。
所以我的问题是双重的:
1) GrabCut 之类的东西可以在 GPU 上运行吗？如果是这样，我希望有一个起点而不是“学习 OpenGL ES”。理想情况下，我想知道我需要特别注意哪些概念。请记住，我没有使用 OpenGL 的经验，对图像处理的经验也很少。
2) 即使这种算法可以在GPU上运行，我应该期待什么样的性能提升？考虑到当前在 CPU 上的最佳运行时间大约为 30 秒，GPU 似乎不太可能对运行时间造成足够大的影响以使算法有用。
编辑:为了使算法“有用”，我认为它必须在 10 秒或更短的时间内运行。
提前致谢。
最佳答案
似乎 grabcut 并没有从图像分辨率中获益。这意味着结果的质量不直接取决于输入图像的质量。另一方面，性能受益于大小，这意味着图像越小，算法执行剪切的速度就越快。所以，尝试将图像缩小到 300x300，应用 grabcut，取出蒙版，将蒙版缩放到原始大小，并将蒙版应用于原始图像以获得结果。让我知道它是否有效。
卢卡
关于ios - 像 GrabCut 这样的图像分割算法可以在 iPhone GPU 上运行吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12210278/