Após os testes com o a biblioteca CUDA 4.1 RC 2 GPU conforme o post anterior, agora compilei a openCV também com a lib TBB e CUDA. Resultado: Performance computacional além da imaginação. Tudo isto em função da programação paralela. Escrito em C++.O TBB se encarrega na adaptação do software, ou seja determinando o número ideal de threads e tornando uma realidade a programação multinúcleo.

Deixo neste post, as alterações necessárias no código fonte da bibliotec openCV 2.3.1 para compilara com o gcc 4.6.2 no openSUSE 12.1 e com a biblioteca CUDA 4.1.

No arquivo  modules/gpu/src/imgproc.cpp:

Linha 762:

Trocar:

    ppSafeCall( nppiRectStdDev_32s32f_C1R(src.ptr<Npp32s>(), static_cast<int>(src.step),
   sqr.ptr<Npp32f>(), static_cast<int>(sqr.step), dst.ptr<Npp32f>(), 
    static_cast<int>(dst.step), sz, nppRect) );

Por:

    nppSafeCall( nppiRectStdDev_32s32f_C1R(src.ptr<Npp32s>(), static_cast<int>(src.step),
   sqr.ptr<Npp64f>(),   static_cast<int>(sqr.step), dst.ptr<Npp32f>(), 
    static_cast<int>(dst.step), sz, nppRect) );

No arquivo modules/gpu/src/graphcuts.cpp

linha 80

Trocar:

    nppSafeCall( nppiGraphcut_32s8u(terminals.ptr<Npp32s>(), leftTransp.ptr<Npp32s>(), 
 rightTransp.ptr<Npp32s>(), top.ptr<Npp32s>(), bottom.ptr<Npp32s>(), 
 static_cast<int>(terminals.step), static_cast<int>(leftTransp.step),
   sznpp, labels.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(labels.step), buf.ptr<Npp8u>()) );

Por:

    nppSafeCall( nppiGraphcut_32s8u(terminals.ptr<Npp32s>(), leftTransp.ptr<Npp32s>(),
   rightTransp.ptr<Npp32s>(), top.ptr<Npp32s>(), bottom.ptr<Npp32s>(), 
 static_cast<int>(terminals.step), static_cast<int>(leftTransp.step), 
 sznpp, labels.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(labels.step), pState) );

Inserir na linha 67
    NppiGraphcutState *pState;
    Npp8u *pDeviceMem;

Adicionar o linha 75 abaixo da funcao nppSafeCall
    cudaSafeCall( cudaMalloc((void **)& pDeviceMem, bufsz) );

Comentar a linha 78
    //if ((size_t)bufsz > buf.cols * buf.rows * buf.elemSize())
    //    buf.create(1, bufsz, CV_8U); Inserir na linha 80 após o comentário.

    nppSafeCall( nppiGraphcutInitAlloc(sznpp, &pState, pDeviceMem) );

No final do metodo cv::gpu::graphcut, linha 91 inserir

    nppSafeCall ( nppiGraphcutFree(pState));
    cudaSafeCall( cudaFree(pDeviceMem) );

No arquivo modules/gpu/src/element_operations.cpp 

Comente as linhas 297 ate a 304
    //    case CV_8UC4:
    //        nppSafeCall( nppiAbsDiff_8u_C4R(src1.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src1.step), src2.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src2.step), 
    //            dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz) );
    //        break;
    //    case CV_16UC1:
    //        nppSafeCall( nppiAbsDiff_16u_C1R(src1.ptr<Npp32s>(), static_cast<int>(src1.step), src2.ptr<Npp32s>(), static_cast<int>(src2.step), 
    //            dst.ptr<Npp32s>(), static_cast<int>(dst.step), sz) );
    //        break;

No arquivo modules/gpu/src/matrix_reductions.cpp 

Inserir na linha 117
     int nBufferSize;
    nppiMeanStdDev8uC1RGetBufferHostSize (sz, &nBufferSize);
    Npp8u * pDeviceBuffer;
    cudaSafeCall( cudaMalloc((void **)& pDeviceBuffer, nBufferSize) );

Modificar a linha 124 

Trocar:
    nppSafeCall( nppiMean_StdDev_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step), sz, dbuf, (double*)dbuf + 1) );
Por:
    nppSafeCall( nppiMean_StdDev_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),  sz, pDeviceBuffer, dbuf, (double*)dbuf + 1) );

Modificar a linha 126 

Trocar:
    cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
Por:
    cudaSafeCall( cudaFree(pDeviceBuffer) );