OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理。它提供了许多功能强大且高效的图像处理算法和工具。

在OpenCV中，使用GPU进行加速可以显著提高图像处理的速度和效率。GPU是图形处理器的简称，它在并行处理方面展现出了强大的能力。通过利用GPU，可以同时处理多个像素点，从而实现更快速和高效的图像处理。

在OpenCV中，要使用GPU进行加速，需要创建一个makelist的调用方法。makelist是一个用于管理GPU资源和操作的函数。通过调用makelist，可以创建一个GPU上的图像列表，以便进行后续的图像处理操作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用OpenCV GPU创建一个makelist的调用方法：

python
import cv2
import numpy as np
# 创建一个GPU上的图像列表
def create_gpulist(images):
  gpulist = []
  for img in images:
    # 将图像上传到GPU
    gpu_img = cv2.cuda_GpuMat()
    gpu_img.upload(img)
    # 将图像添加到图像列表中
    gpulist.append(gpu_img)
  return gpulist
# 读取图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 创建图像列表
images = [image1, image2]
# 创建GPU上的图像列表
gpulist = create_gpulist(images)
# 执行一些GPU加速的图像处理操作
# ...
# 释放GPU资源
for gpu_img in gpulist:
  gpu_img.release()

在上述代码中，首先定义了一个函数create_gpulist，用于创建GPU上的图像列表。在函数中，通过遍历输入的图像列表，将每个图像上传到GPU，并将其添加到gpulist中。最后，返回GPU上的图像列表。

接下来，在主程序中，我们读取了两张图像，并将它们存储在一个图像列表中。然后，我们调用create_gpulist函数，创建了GPU上的图像列表gpulist。在这之后，我们可以执行一些GPU加速的图像处理操作，例如图像滤波、边缘检测等。最后，记得释放GPU资源，以免造成资源浪费。

总之，通过使用OpenCV GPU创建一个makelist的调用方法，我们可以更好地利用GPU的并行处理能力，提高图像处理的速度和效率。这对于需要处理大量图像数据的应用场景尤为重要，例如实时视频处理、机器学习和计算机视觉等领域。

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