我们的计算机一次获取数百个图像，我们需要尽快旋转和调整它们的大小。旋转角度为90度、180度或270度。
目前，我们正在使用命令行工具GraphicsMagick来旋转图像。旋转图像（5760*3840~22MP）大约需要4到7秒。
下面的python代码不幸地给了我们相同的结果
import cv
img = cv.LoadImage("image.jpg")
timg = cv.CreateImage((img.height,img.width), img.depth, img.channels) # transposed image
# rotate counter-clockwise
cv.Transpose(img,timg)
cv.Flip(timg,timg,flipMode=0)
cv.SaveImage("rotated_counter_clockwise.jpg", timg)
有没有一种更快的方法可以使用显卡的功能旋转图像？想到了OpenCL和OpenGL，但我们想知道性能的提高是否值得注意。
我们使用的硬件相当有限，因为设备应该尽可能小。
- Intel Atom D525（1.8 Ghz）
- Mobility Radeon HD 5430系列
- 4 GB RAM
- SSD垂直3
该软件是debian 6与官方（开源）radeon驱动程序。
您可以执行无损旋转，只需修改EXIF部分。这样可以更快地旋转图片。
看看jpegtran实用程序，它可以执行无损jpeg修改。https://linux.die.net/man/1/jpegtran
irfanview有一个jpeg无重新压缩插件，IIRC可以在无需重新压缩的情况下旋转和调整图像大小（以简单的方式），它还可以运行一个图像目录-这应该会更快
GPU可能不会有帮助，你几乎可以肯定的是，opencv中的I/O受到限制，它并没有真正适用于高速文件访问
我不是jpeg和压缩主题的专家，但由于您的问题的I/O非常有限（假设您可以在没有大量去编码相关计算的情况下进行旋转），您可能无法在现有GPU上对其进行很大的加速。（Un）幸运的是，您的参考是一个相当慢的Atom CPU。
我认为Radeon有单独的主存储器。这意味着数据需要通过PCI-E进行通信，这与CPU执行相比是额外的延迟，并且在不隐藏的情况下，您可以确定这是瓶颈。这就是为什么在GPU上使用OpenCV的代码速度较慢的最可能原因（除了你要做两个内存绑定操作，即转置和翻转，而不是一个）。
关键是通过使用多个缓冲区，通过计算尽可能多地隐藏PCI-E传输时间。只有当有问题的卡具有双DMA引擎（如高端Radeons或NVIDIA Quadro/Tsla卡）时，才能通过利用PCI-E的全双工功能在GPU和计算之间进行重叠传输——我对此深表怀疑。
如果你的GPU计算时间（GPU进行旋转所需的时间）低于传输所用的时间，你将无法完全重叠。HD 4530有一个非常慢的内存接口，峰值只有12.8 Gb/s，并且旋转内核应该非常受内存限制。然而，我只能猜测，但我想说的是，如果你达到峰值PCI-E传输速率约1.5 Gb/s（4x PCI-E AFAIK），计算内核将比传输快几倍，你将能够重叠得很少。您可以简单地分别对各部分进行计时，而不需要复杂的异步代码，并且您可以估计获得最佳重叠的速度。
你可能想考虑的一件事是获得不将PCI-E作为瓶颈的硬件，例如：
- 基于AMD APU的系统。在这些平台上，您将能够页面锁定内存，并直接从GPU使用它
- 与主机共享主存储器的集成GPU
- 快速低功耗CPU，如移动Intel Ivy Bridge，例如i5-3427U，其消耗几乎与Atom D525一样少，但具有AVX支持，并且应该快几倍