Opencv + cuda 混编模式

最新推荐文章于 2025-06-04 11:43:23 发布

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本文介绍如何将OpenCV与CUDA结合使用，通过自定义内核函数实现图像处理任务的加速。具体展示了如何编写和调用CUDA内核来交换图像的红色和蓝色通道，包括CUDA内核函数、调用函数及并行操作入口函数的设计。

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利用OpenCV中提供接口，并结合Cuda API编程

　　利用OpenCV已经提供的部分接口，完成一些Cuda编程的基本处理，简化编程的复杂程度；只是根据自己业务需求，自定义内核函数或扩展OpenCV已提供的内核函数。这样既可以充分利用OpenCV的特性，又可以满足业务的不同需求，使用方便，且易于扩展。下面是简单的示例程序：

//swap_rb.cu
#include <opencv2/core/cuda_devptrs.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::gpu;
//自定义内核函数
__global__ void swap_rb_kernel(const PtrStepSz<uchar3> src,PtrStep<uchar3> dst)
{
    int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;

    if(x < src.cols && y < src.rows)
    {
        uchar3 v = src(y,x);
        dst(y,x) = make_uchar3(v.z,v.y,v.x);
    }
}

void swap_rb_caller(const PtrStepSz<uchar3>& src,PtrStep<uchar3> dst,cudaStream_t stream)
{
    dim3 block(32,8);
    dim3 grid((src.cols + block.x - 1)/block.x,(src.rows + block.y - 1)/block.y);

    swap_rb_kernel<<<grid,block,0,stream>>>(src,dst);
    if(stream == 0)
        cudaDeviceSynchronize();
}

//swap_rb.cpp
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>
#include <opencv2/gpu/stream_accessor.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::gpu;

void swap_rb_caller(const PtrStepSz<uchar3>& src,PtrStep<uchar3> dst,cudaStream_t stream);

void swap_rb(const GpuMat& src,GpuMat& dst,Stream& stream = Stream::Null())
{
    CV_Assert(src.type() == CV_8UC3);
    dst.create(src.size(),src.type());
    cudaStream_t s = StreamAccessor::getStream(stream);
    swap_rb_caller(src,dst,s);
}

//main.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::gpu;
void swap_rb(const GpuMat& src,GpuMat& dst,Stream& stream = Stream::Null());
int main()
{
    Mat image = imread("lena.jpg");
    imshow("src",image);
    GpuMat gpuMat,output;

    gpuMat.upload(image);
    swap_rb(gpuMat,output);
    output.download(image);

    imshow("gpu",image);
    waitKey(0);
    return 0;
}