将来すべてのOpenCLデバイスで実現したいが、現在対応しているのはGPUデバイスのみである
GPUデバイスは、NVidia, AMDの単体GPUデバイスだけでなく、AMD APU, Intel HDのような統合チップも含んでいる
パフォーマンスはデバイスに依存するが、精度はCPUと同じであることをすべてのGPUと環境（Windows, Linux)で確認している
OpenCV OCL モジュールは、OpenCLの知識なしで使用できるようにデザインされている
OpenCV OCL モジュールは、GPUデバイスの可能性を得るアクセラレータとみなすこともできるが、ユーザ自身のカーネルを作成するための取り掛かりとみなすこともできる
OpenCLの知識があれば手助けになるが、カーネルのソースは、OpenCLの勉強に役立つと望んでいる。
カーネルの知識は、既存のOpenCLのカーネルチューニングだけでなく、機能追加に必須である
正しくOpenCLのモジュールを動作させるためには、デバイスベンダーのランタイムが必要である
OCLを使用するには、CMakeで、WITH_OPENCL=ONにしてOpenCVを作成する必要がある（2.4.7のWindows版は、対応しているので不要である）
フラグがオンで、かつ、SDKがインストールされている場合は、OCLモジュールが作成される
AMD’S FFT や BLAS のライブラリがーあれば、WITH_OPENCLAMDFFT=ON, WITH_OPENCLAMDBLAS=ON.を使用できる
OCLのモジュールは、modulesに格納されている
C++のラッパークラスのソースコードは、modules/ocl/srcに、カーネル自身は、modules/ocl/src/openclに格納されている
サンプルは、samples/oclに、精度のテストは、modules/ocl/testに、パフォーマンスは、module/ocl/perfに格納されている
環境変数 OPENCV_OPENCL_DEVICE で使用するOpenCLデバイスを指定できる
（指定方法は略）
あるいは、cv::ocl::setDeviceで指定することもできる。この関数により、OpenCLのランタイムを初期化し、指定のデバイスを計算デバイスとして設定する。
現在、すべてのスレッドは同じコンテキストを共有しており、マルチデバイスには対応していないが、すぐに対応する予定である
4chをサポートすれば、3chもサポートしないといけない。oclMatでは、3chのRGBイメージは、4chを意味しており、3chの場合
4ch目は使用されていない。OpenCVのMatとoclMatとの互換性のためである
開発者ノート
CPUと単体GPU間でのデータ転送のコストは大きいので、アルゴリズムのパイプラインの最初と最後のみデータ転送すべきである
- FULL ProfileサポートのOpenCL1.1以降が必要
- 現在、OpenCLのコンテキストとコマンドキューは1つある。マルチデバイスとマルチキューを将来サポートしたい
- 可能な場合、多くのカーネルは、256のワークグループを使用しているので、デバイスの最大ワークグループ数は256以上必要である。すべてのGPUデバイスは、対応しているが、それ以外のデバイスは対応していない
- もしデバイスが、倍精度をサポートしていない場合は、エラーとなる
- oclMatは、イメージオブジェクトではなく、バッファオブジェクトを使用している
- oclMatでは、3chのRGBイメージは、4chを意味しており、3chの場合4ch目は使用されていない。OpenCVのMatとoclMatとの互換性のためである
- oclMatでは、列方向に配置される。(now the alignment factor for step is 32+ byte） means, m.cols * m.elemSize() <= m.step.となる
- ・Mat and oclMat間でのデータ転送 もし、Matが列方向に配置されていると転送は速い。そうでない場合は、アライメントを保証するために、clEnqueueRead/WriteBufferRectを使用する。3chの場合例外で、デバイスに転送される場合に4chに変換される（CPUへの転送は逆になる）
- Mat and oclMat間ではROIの扱いが異なる。oclMatでは、ROIが扱えないので、すべての画像がデバイスにいったん転送される。
- カーネルのソースは、modules/ocl/src/opencl/の拡張子、.clである。 opencl_kernels.cppで、カーネルは変換され、拡張子のないファイル名がソースのファイル名になる
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