图像融合(三)__C++和CUDA做加速处理

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已于 2024-06-28 10:33:34 修改 · 838 阅读

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#c++ #opencv

于 2024-06-25 21:41:47 首次发布

针对图像融合的矩阵变化速度较慢的情况做cuda加速处理,本文是自己学习后加入自己深入理解的总结记录，方便自己以后查看。

如何解决opencv算法cpu处理较慢的问题，我这边利用cuda编程在GPU上并行计算加快速度

一、方法一

使用c++先将通道图片从host拷贝到device中,使用cuda核函数做通道融合和阈值加减，再将核函数的输出从device中转到host,c++调用直接cv：：mat生成图片，python调用同样用cv2.mat（），C#调用使用BitmapToByte和ByteToBitmap转换成bitmap格式（后面附带转换方法）

1、cuda核函数

__global__ void merge_image(uchar* src1, uchar* src2, uchar* src3, uchar* drc, int rows, int clos, int value_b, int value_g, int value_r)
{
	//blockDim.x一个线程格中的网格指标，默认一维。blockIdx一个网格中的线程块指标，默认是一维。threadIdx一个线程块中的线程指标，默认是一维。1800*600
	int id = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
	if (id < clos * rows)
	{
		if (value_b > 0 && (255 - src1[id]) < value_b)
			drc[id * 3] = 255;
		else if(value_b < 0 && src1[id]<=(-1* value_b))
			drc[id * 3] = 0;
		else
			drc[id * 3] = src1[id]+value_b;
		if (value_g > 0 && (255 - src2[id]) < value_g)
			drc[id * 3+1] = 255;
		else if (value_g < 0 && src2[id] <= (-1 * value_g))
			drc[id * 3+1] = 0;
		else
			drc[id * 3+1] = src2[id] + value_g;
		if (value_r > 0 && (255 - src3[id]) < value_r)
			drc[id * 3 + 2] = 255;
		else if (value_r < 0 && src3[id] <= (-1 * value_r))
			drc[id * 3 + 2] = 0;
		else
			drc[id * 3 + 2] = src3[id] + value_r;
	}
}
uchar* merge_cuda_process(uchar* src1, uchar* src2, uchar* src3, uchar* drc, int rows, int clos, int value_b, int value_g ,int value_r) {
	int block = rows;
	int grid = (clos * rows + block - 1) / block;
	//grid---网格大小，block---线程块大小（线程格->线程块->线程）线程数=网格大小*线程块大小
	merge_image << <grid, block >> > (src1, src2,