我一直在玩iPhone上的GrabCut算法（在OpenCV中实现）。表现很糟糕。即使在模拟器上也需要大约10-15秒的时间才能运行大约800x800的图像。在我的手机上，它运行了几分钟，最终耗尽内存，并崩溃（iPhone 4）。我敢肯定，如果我在C中编写自己的算法版本，我可以做一些优化，但我觉得没有多少优化可以让它在任何地方都可用。我在一些学术论文中挖出了一些性能测量结果，甚至他们在多核1.8 ghz CPU上看到了30秒的运行时间。
所以我唯一的希望就是GPU，我完全不了解它。到目前为止，我已经对OpenGL ES做了一些基础研究，但这是一个非常深入的主题，我不想浪费时间或几天学习基本概念，这样我就可以知道我是否在正确的道路。
所以我的问题有两个：
1）可以在GPU上运行像GrabCut这样的东西吗？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，也没有很少的图像处理经验。
2）即使这种类型的算法可以在GPU上运行，我应该期待什么样的性能提升？考虑到当前的运行时间在CPU上大约30秒AT BEST，GPU似乎不太可能在运行时充分发挥作用，使算法变得有用。
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。
答案 0 :(得分：2)
似乎抓取不会从图像分辨率中受益。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，性能受益于尺寸，意味着图像越小，算法执行剪切的速度越快。因此，尝试将图像缩小到300x300，应用抓取，取出遮罩，将遮罩缩放到原始大小，然后将遮罩应用于原始图像以获得结果。如果有效，请告诉我。
卢卡