感谢摩尔线程宣布其自研统一系统架构 MUSA 已完成与开源计算机视觉库 OpenCV 的适配，并正式发布 OpenCV-MUSA 开源项目。OpenCV 作为计算机视觉领域最重要的开源库之一，为图像和视频处理的开发者和研究人员提供了强大且灵活的工具。OpenCV 在自动驾驶、医疗影像、安防监控、机器人视觉、增强现实和图像识别等多个领域得到广泛应用。在现有 OpenCV 代码的基础上，摩尔线程新增了 MUSA 设备后端，并为多个算法模块提供了 MUSA 加速支持，同时对编译脚本也进行了适配。目前 OpenCV-MUS
感谢摩尔线程宣布其自研统一系统架构 MUSA 已完成与开源计算机视觉库 OpenCV 的适配，并正式发布 OpenCV-MUSA 开源项目。
OpenCV 作为计算机视觉领域最重要的开源库之一，为图像和视频处理的开发者和研究人员提供了强大且灵活的工具。OpenCV 在自动驾驶、医疗影像、安防监控、机器人视觉、增强现实和图像识别等多个领域得到广泛应用。
在现有 OpenCV 代码的基础上，摩尔线程新增了 MUSA 设备后端，并为多个算法模块提供了 MUSA 加速支持，同时对编译脚本也进行了适配。
目前 OpenCV-MUSA 已支持包括 core、mudev、musaarithm、musawarping、musafeatures2d、musafilters、musaimgproc、musaobjdetect、musastereo、musabgsegm、photo、stitching、superres、videostab、xfeatures2d 在内的多个模块。
OpenCV-MUSA 支持绝大部分 cv::cuda 命名空间下的数据结构及 API，尤其是 OpenCV 中为 GPU 设计的核心图像数据结构 GpuMat。开发者只需将现有 C++ 代码中的命名空间 cv::cuda 替换为 cv::musa，即可在 MUSA 设备上实现相同的功能。
AI在线附 OpenCV-MUSA 开源地址：
https://github.com/MooreThreads/opencv
https://github.com/MooreThreads/opencv_contrib