绝对TAPI初学者在这里。我最近移植了我的CV代码，以便使用UMat而不是Mat，因为我的CPU处于极限状态，特别是形态操作似乎消耗了相当多的计算能力。
现在使用UMat我无法看到我的帧速率发生任何变化，无论我是否使用UMat，它都完全相同，Process Explorer也不会报告任何GPU使用情况。我做了一个小小的测试，有几个扩张的呼叫和关闭全高清图像 - 没有效果。
我在这里遗漏了什么吗？我使用适用于Windows的最新OpenCV 3.2版本和使用驱动程序378.49的GTX 980。 compile ('com.facebook.android:facebook-android-sdk:4.0.0'){
exclude group: 'com.parse.bolts',
module: 'bolts-tasks'
exclude group: 'com.parse.bolts',
module: 'bolts-applinks';}
和cv::ocl::haveOpenCL()返回cv::ocl::useOpenCL()和true也给了我正确的设备，据我所知，一切看起来都很好。此外，我通过cv::ocl::Context::getDefault().device( 0 )使用了一些自定义的CL代码，这些代码肯定会被调用。
我意识到这是一种天真的思维方式，只需将Mat改为UMat就可以获得巨大的性能提升（尽管我在网上找到的所有非常有限数量的资源包括TAPI都表明了这一点）。尽管如此，我还是希望为初学者获得一些的收益，然后从那里逐步进一步优化。但是，我无法发现任何GPU使用情况，这一事实让我很恼火。
有什么我需要注意的吗？也许我对TAPI的使用阻止了简化的OpenCL代码执行，可能是我不知道的偶然/隐藏的回读？你有没有看到任何关于这个问题的分析代码的方法？
使用TAPI是否有任何操作方法，最佳做法或常见缺陷？类似的事情＆＃34;不要在功能中使用本地UMat实例＆＃34;，＆＃34;使用cv::ocl::Kernel代替getUMat()＆＃34;，＆＃34;避免调用函数x，因为它会导致copyTo()＆＃34;，那种东西？
OpenCV操作是否尚未移植到OpenCL？有相应的文件吗？在OpenCV源代码中，我看到，如果用cv::ocl::flush()平面构建，函数尝试使用HAVE_OPENCL宏运行CL代码，但是事先检查了一些条件，否则它会回退到CPU 。看起来我没有任何可能性来确定GPU或CPU是否真的被用于与调试器一起进入每个OpenCL功能，我是对的吗？
除此之外的任何想法/经验？我很欣赏与此事有关的任何意见。