OpenCL里面read_image小测试

最新推荐文章于 2025-05-18 08:15:00 发布
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#opencl #read_image

本文测试了使用OpenCL进行图像处理时read_imagef和read_imagei两种方式的表现。结果显示，仅当sampler配置为LINEAR模式且使用read_imagef时，才能正确实现插值效果。对于整数类型数据，需要转换为浮点数才能获取准确结果。

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使用OpenCL处理图像的时候，通过read_image而不是普通的cl_mem似乎是一个十分诱人的方式。但通过实际测试，发现这个接口不像想象的那样好。我们选择AMD的显卡，使用新的驱动和SDK。然后测试read_imagef和read_imagei的数据读取结果，我们希望能够读取到插值值以后的数据，结果如下：（方括号里面的值是点的坐标，第一行是目标点坐标，后面两行是相邻点）

1. 当sampler配置成LINEAR模式时
read_imagef读取结果
[1275.000000,88.275002] 220.839844
[1275.000000,88.000000] 221.250000
[1275.000000,89.000000] 218.750000

read_imagei读取结果
[1275.000000,88.275002] 220
[1275.000000,88.000000] 220
[1275.000000,89.000000] 214

2. 当sampler配置成NEAREST模式时
read_imagef读取结果
[1275.000000,88.275002] 220.000000
[1275.000000,88.000000] 220.000000
[1275.000000,89.000000] 214.000000


read_imagei读取结果
[1275.000000,88.275002] 220
[1275.000000,88.000000] 220
[1275.000000,89.000000] 214

我们发现，最终只有readimagef在配置成LINEAR模式时可以正确的读取插值后的数据，其他几种模式均不行。而对于int或char型的数据，用read_imagef是无法读取到正确数据的，也就是说先要将int或char的数据转换成float，这样实在很麻烦。

OpenCL编程指南-5.5图像读、写函数
qq_36314864的博客
06-25 554
get_image_channel_data_type和get_image_channelorder返回的值使用了一个CLK_前缀。有 CLK_前缀的值与clcreateImage2D和clCreateImage3D的cl_image_format参数中image_channel_order和image_channel_data_type域指定的相应CL_前缀存在一一映射。从相同图像读取时，为read_imagef、read_imagei或read_imageui 指定的采样器必须使用相同的规格化坐标值。
[Halcon] edges_image
T
11-23 1148
算子利用多种滤波器（如Deriche、Lanser、Shen、Canny等）来检测图像中的边缘。这些滤波器能够识别图像中灰度值发生显著变化的区域，从而提取出边缘信息。此外，该算子还提供了非极大值抑制（NMS）和滞后阈值（Low和High）等参数，以进一步细化提取出的边缘。函数用于边缘检测，提供了多种边缘检测滤波器，包括基于递归的 Deriche、Lanser 和 Shen 方法，以及传统的 Canny 和 Sobel 滤波器。滤波器类型deriche1lanser1deriche2lanser2shen。
No.6_2 OpenCL 图像采样器——图像旋转（一）
Bob's Blog
03-22 1862
该程序对图像旋转一定的角度，角度大小可通过调节参数来控制。
【openCL】内建图像函数
thunder_k的博客
04-23 4347
openCL中提供了大量可以在内核中运行的图像处理函数，主要包括： （1）Read functiongs--图像读取函数； （2）write functiongs-- 图像写入函数； （3）Information functions-- 提供关于图像对象的信息； 图像读取函数是从图像对象中读取向量，他们各自的参数基本一样。 唯一的区别是函数返回的是浮点数向量还是整数向量，读取的是二维图像对象还是三维图像对象。 读取图像数据的内核函数： 1.float4 read_imagef(image2d_t img,
OpenCL C++图像纹理处理
最新发布
深之JohnChen的专栏
05-18 405
OpenCL 提供了强大的图像和纹理处理能力，特别适合计算机视觉、图像处理和计算机图形学应用。以下是使用OpenCL C++进行图像纹理处理的详细介绍。
C语言读取图像像素坐标,OpenCL中读取image时的坐标
weixin_39965283的博客
05-16 652
本文测试OpenCL中读取image数据时关于坐标的两个问题：使用float2坐标读取使用int2坐标读取首先完整的测试代码如下，测试平台为SDM855：#include #include #include #include #include "OCL/OPPOOpenCLWrapper.h"#include "OCL/OCLUtils.h"#ifndef uchar#define uchar u...
[OpenCL] 利用opencl-buffer，读取一张JPG图像，并转为灰度图。
AndreLe的博客
07-03 301
本文利用opencv读取一张jpg图像，将数据传入opencl-buffer中，使用kernel快速灰度化图像，并且保存输出图像到本地。最后，实际灰度图像的kernel函数。
Opencl 图像处理
qq_40553788的博客
06-11 604
上述代码中，我们首先使用libjpeg库读取JPEG图像数据，并将其存储在一个unsigned char类型的数组中。然后，我们使用OpenCL对图像进行处理，最后将处理后的图像数据保存为JPEG格式。在OpenCL部分，我们首先初始化OpenCL环境，然后加载OpenCL内核代码，创建OpenCL内存对象，并将JPEG图像数据复制到OpenCL内存对象中。最后，我们启动内核函数，从OpenCL内存对象中读取处理后的图像数据，并将其保存为JPEG格式。在程序结束时，我们释放OpenCL资源和内存。
OpenCL 图像处理函数、图像放缩和插值
INFINALGEORGE的博客
04-03 4611
1.OpenCL提供了大量可以在内核中运行的图像处理函数，它们大致可以分为以下三类： （1）Read functiongs--返回给定坐标上的颜色取值； （2）write functiongs-- 设定给定坐标上的颜色取值； （3）Information functions-- 提供关于图像对象的信息，例如图像的维度以及像素属性； 图像读取函数是从图像对象中读取向量，他们各自的参数基本一样。唯一...
opencl c语言,OpenCL 2.0 简明教程 C语言语法（1）
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05-19 800
注意：重点介绍新增类型，已有类型自己去翻C99标准，或者随意找本C语言的教程吧，虽然有点老。数据类型与关键字1. 标量类型Typeboolhalfsize_tptrdiff_tuintptr_tunintptr_tvoid地址相关类型位数由CL_DEVICE_ADDRESS_BITS决定2. 向量类型Typecharnucharnshortnushortnintnuintnlongnulongnf...
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04-03 1559
1.设备上的图像对象：image2d_t和image3d_t 当主机将一个图像对象传递到设备上，设备上的内核函数会将它作为一个内核参数来访问。这个参数的数据类型和图像的维度有关。如果接受的是二维图像对象，参数的数据类型就是image2d_t，如果接受的是三维图像对象，参数的数据类型就是image3d_t. 缓存对象参数可以接受__global或__kernel等修饰符来指定在设备上存储缓存对象的位...
OpenCL嵌入式图像处理
小华同学的学习笔记
11-06 4773
手上拿到同事给的 飞思卡尔  imx6. zhiq
[OpenCL-C++绑定] 利用opencl，读取并resize一张raw图(NV12格式)，指定quality的JPEG压缩，输出jpg图像,并统计耗时。
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本文采用opencl，读取一张raw图(NV12格式)的,对数据进行resize+指定quality(例如：60)的压缩，最后输出一张jpg图像保存在本地。
对OpenCL的缓存对象和图像对象的理解
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对OpenCL的缓存对象和图像对象的理解 理论上讲：可以将图像对象保存在缓存对象中，将它的像素作为一般的缓存数据来访问。但选择图像对象有如下四个重要的理由： 1.在GPU上，图像数据是保存在特殊的全局内存中，这个内存被称为纹理内存，和一般的全局内存不同，纹理内存是被缓存，用于高速访问处理。 2. 用来读写图像数据的函数可以在不卡吕图像数据格式的前提下，被调用，前提条件是数据格式要为OpenCL所支持。 3. 被称为采样器的特殊数据格式可以用来配置读取图像中呀白色信息的方式。 4. OpenCL提供了这样的函
修改图片src_OpenCL示例03.图片操作
weixin_42348880的博客
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端侧Android GPU opencl image内存和算子开发
LuchangLi 的专栏
12-13 1972
opencl image内存和算子
GPU并行计算OpenCL(3)——图像处理
小龙虾的博客
02-12 4371
GPU并行计算OpenCL(3)——图像处理 我们这一章来实现一下利用OpenCL完成一个简单的高斯过滤器处理图像，在实现图像处理之前，我们需要了解OpenCL中的图像对象和采样器对象。 图像对象 图像对象就是我们需要处理的图像，但是我们需要将其处理成OpenCL所理解的语言。这里我们可以使用FreeImage库来完成图像数据的处理，大大的减少了我们的工作量。图像对象封装了一个图...
OpenCL：图像处理基础note（转）
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使用图像对象的理由 虽然对于图像也可以把它的像素数据当做一般的缓存数据来处理，但是如果把它当做图像来处理有如下好处： 在GPU中，图像数据是保存在特殊的全局内存中，即纹理内存，它和一般的全局内存不相同，它是被缓存的，用于高速访问处理。GPU中有专门支持图像读写的硬件，使用内置读写函数可以充分发挥这个优势。 只要OpenCL支持该图像格式，那么就可以不用考虑图像格式的前提下使用读写图像数据的函...
浅谈Opencl之Image和Buffer 区别
weixin_42730667的博客
07-21 2728
Opencl 定义了两者不同的内存对象：Image和Buffer，用于管理对全局变量的存取。 Buffer对象 Buffer对象类似于C语言中由malloc申请的数组， 存储的数据对象为连续内存，主要特点： 1：针对的是一维数据。 2：为一片连续内存。 3：支持的数据类型较多，也可以使用自定义的数据结构。 4：支持线性随机读取，可读可写 5：对二维三维数据需要转换成一维，访问...
uvc_image_BandW
03-31
<think>好的，我现在需要处理用户关于UVC图像处理中的黑白转换方法或库的问题。首先，我需要明确用户的需求。他们可能在使用UVC（USB Video Class）设备进行视频捕获时，希望将图像实时转换为黑白效果。这可能需要找到合适的库或方法来实现这一功能。 首先，我应该回顾UVC的基本知识。UVC是USB标准的一部分，允许设备如摄像头无需特定驱动程序即可工作。这意味着大多数操作系统都支持UVC设备，但处理图像可能需要额外的库或代码。用户的问题集中在黑白转换上，所以需要找到在UVC视频流中应用灰度处理的方法。 接下来，考虑可能的解决方案方向。用户可能需要直接在摄像头捕获的数据上进行处理，或者使用现有的库来处理图像。可能的库包括OpenCV、FFmpeg，或者特定于某些编程语言的图像处理库，如Python的Pillow。此外，某些编程框架可能提供直接处理UVC流的方法，比如在C++中使用V4L2（Video4Linux2）接口，或者在Python中使用PyUSB和OpenCV结合。 然后，我需要验证这些方法的可行性。例如，使用OpenCV捕获UVC摄像头视频流，然后应用cvtColor函数将每一帧转换为灰度图像。这应该是比较常见的方法，但需要确保用户的环境支持这些库。另外，FFmpeg可以通过命令行参数在转码时应用滤镜，比如使用色彩转换滤镜将视频流转换为黑白。这可能适合不需要编程的情况，但用户可能需要集成到现有代码中。 还要考虑性能问题。实时处理需要足够的计算资源，尤其是在高分辨率或高帧率的情况下。可能需要优化代码，比如使用硬件加速或并行处理。此外，某些UVC摄像头可能支持硬件级别的图像处理，比如通过UVC扩展单元控制参数，直接在设备端应用黑白效果，这样可以减少主机的处理负担。但需要查阅具体设备的文档，确认是否支持此类功能。 然后，我需要检查是否有相关的库或API可以直接操作UVC扩展单元。例如，在Linux下使用libuvc库，或者在Windows下使用DirectShow的接口。这可能涉及更底层的编程，但能够提供更高的灵活性和性能。例如，libuvc允许直接控制UVC设备的参数，可能包括图像格式转换的设置。 另外，用户可能需要示例代码或步骤。例如，使用Python和OpenCV的简单脚本如何实现实时黑白转换。或者，如何在FFmpeg命令中添加滤镜来实现。同时，需要注意不同操作系统下的差异，比如Linux下的V4L2与Windows下的DirectShow可能有不同的方法。 还需要考虑用户的技术背景。如果用户是开发者，可能更倾向于编程解决方案；如果是终端用户，可能需要现成的软件或工具。因此，回答中应该涵盖不同层面的方法，从库的使用到命令行工具，甚至硬件控制。 最后，生成相关问题，可能需要包括性能优化、不同平台的实现差异、扩展单元的控制方法等。这样可以帮助用户进一步探索相关主题。</think>以下是关于UVC图像处理黑白转换的实现方法与工具整理： ### 一、基于软件处理的通用方法 1. **OpenCV方案** ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开UVC设备 while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度 cv2.imshow('UVC Stream', gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() ``` 通过$cv2.cvtColor$函数实现实时转换，支持Windows/Linux/macOS全平台[^1] 2. **FFmpeg命令方案** ```bash ffmpeg -f v4l2 -i /dev/video0 -vf "format=gray" output.mp4 ``` 使用视频滤镜`format=gray`直接输出灰度视频流 ### 二、硬件加速方案 1. **V4L2硬件控制（Linux专用）** ```bash v4l2-ctl -d /dev/video0 --set-fmt-video=width=640,height=480,pixelformat=GREY ``` 直接设置摄像头输出灰度格式，需设备支持`V4L2_PIX_FMT_GREY`格式 2. **UVC扩展单元控制** 通过libuvc库发送控制请求： ```c uvc_set_ae_mode(devh, UVC_AUTO_EXPOSURE_MODE_MANUAL); // 示例控制命令 ``` 具体控制指令需参考设备厂商的UVC规范文档 ### 三、跨平台开发框架 1. **GStreamer流水线设计** ```bash gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! videoconvert ! video/x-raw,format=GRAY8 ! autovideosink ``` 通过管道实现零编码灰度转换 ### 四、性能优化建议 - 使用$SIMD$指令集优化像素处理 - 采用GPU加速（如CUDA/OpenCL） - 降低分辨率至$320\times240$提升实时性
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