集成Arm KleidiCV以优化OpenCV在移动端的计算机视觉应用，提升处理速度与效率

在当今移动设备日益成为计算视觉应用的重要平台之际，如何高效地整合先进的计算机视觉库成为了一大挑战。Arm KleidiCV，作为一个专为移动端优化的计算机视觉工具包，它的出现为解决这一难题提供了新的途径。本文将探讨如何将Arm KleidiCV无缝集成到广泛使用的OpenCV框架中，以实现移动端计算机视觉任务的加速执行。通过利用Arm架构的底层优化和KleidiCV的轻量化特性，我们能够显著提升图像处理、对象识别、特征提取等关键工作负载的性能，从而在保证低功耗的同时，带来更流畅、响应更快的视觉应用体验。这不仅对移动应用开发者来说是一个福音，也为物联网、智能安防、增强现实等领域内的创新开辟了更广阔的道路。我们将深入浅出地介绍集成步骤，分析性能增益，并提供实践案例，帮助开发者解锁移动端计算机视觉的新可能。

生成式和多模态人工智能(AI)的兴起，对计算机视觉(CV)技术的需求日益增长。CV技术能够解析和分析来自现实世界的图像信息，广泛应用于人脸识别、图像分类、图像滤镜和增强现实等领域。然而，在内存、电池和处理能力有限的移动设备上，优化CV应用的延迟和速度仍然是一个挑战。

ArmKleidiCV应运而生。这个开源库充分利用了Arm最新cpu的高性能图像处理能力，可集成到各种计算机视觉框架中，简化并加速CV工作负载的性能优化，无需开发者额外操作。这对于移动设备至关重要，是构建更轻量、更精确、更高效的AI模型的关键一步，同时还能延长电池续航时间，提升CV功能运行速度。

KleidiCV与全球最大的开源计算机视觉库OpenCV实现了全新集成，让数百万CV开发者都能享受到性能加速的优势。这项集成现已推出，安卓用户可通过OpenCV4.11默认获取，为安卓移动设备上的Arm架构CV应用带来了前所未有的性能提升。

KleidiCV与OpenCV集成的性能优势

OpenCV是全球CV开发者的首选平台，其Python包的日均下载量超过30万次。KleidiCV与OpenCV的集成（通过Maven代码仓库访问）直接映射到Arm架构底层特性（如Neon和SVE2），自动为CV开发者提供一系列加速功能，提升性能。

Arm去年同步推出了KleidiAI和KleidiCV。KleidiAI库为集成到AI框架的目标内核提供加速，在ArmCPU上无缝加速传统机器学习和生成式AI模型。最初的基准测试显示，OpenCV上的各种图像处理任务性能平均提升了75%。

将KleidiCV集成到OpenCV4.11后，性能提升高达四倍，显著加速了目标检测、识别和图像分割等关键图像处理任务，缩短响应时间。这些任务包括：

KleidiCV的主要特性和优势

KleidiCV自动检测运行硬件并选择最佳实现方案，简化开发流程，开发者无需手动优化代码即可获得更高性能。KleidiCV的其他主要特性包括：

OpenCV4.11的增强功能和更新

OpenCV4.11的更新为其CV工具和功能套件带来了多项增强，与KleidiCV集成相得益彰，包括：

这些更新与KleidiCV的优化相结合，显著增强了OpenCV的功能。

塑造计算机视觉工作负载的未来

KleidiCV的首次集成标志着Arm持续探索软件优化如何充分发挥ArmCPU在移动端的CV性能和功能。这不仅为移动端，也为机器人、汽车和医疗等领域铺平了道路。

通过ArmCPU的强大性能和OpenCV广泛的开发者群体，OpenCV4.11与KleidiCV的集成将为各种CV应用带来显著的性能提升。Arm正在通过KleidiCV和领先的计算平台，塑造CV在移动端及更广泛领域的未来。

以上就是ArmKleidiCV实现与OpenCV集成，加速移动端计算机视觉工作负载的详细内容，更多请关注其它相关文章！