1

CPU コンピューティングと同じ機能を使用する CUDA を使用して、ネガティブ イメージを作成しようとしています。

これがメインクラスです。

int main(int argc, char** argv)
{

    IplImage* image_input = cvLoadImage("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    IplImage* image_output = cvCreateImage(cvGetSize(image_input),
                    IPL_DEPTH_8U,image_input->nChannels);

    unsigned char *h_out = (unsigned char*)image_output->imageData;
    unsigned char *h_in =  (unsigned char*)image_input->imageData;

    width     = image_input->width;
    height    = image_input->height;
    widthStep = image_input->widthStep;
    channels  = image_input->nChannels;

    negatif_parallel(h_in, h_out,  width, height, widthStep, channels);

    cvShowImage("Original", image_input);
    cvShowImage("CPU", image_output);

    waitKey(0);
    cvReleaseImage(&image_input);
    cvReleaseImage(&image_output);

}

これがCUDAクラスです

__global__ void kernel ( unsigned char *d_in ,unsigned char* d_out, int width , int height, int widthStep, int channels) {
int x = blockIdx . x * blockDim . x + threadIdx . x ;
int y = blockIdx . y * blockDim . y + threadIdx . y ;

int s;

if( x < width && y < height){
    int i = y;
    int j = x;
        for(int k=0;k<channels;k++){
            s = d_in[i*widthStep + j*channels + k];
            s = 255-d_in[i*widthStep + j*channels + k];
            d_out[i*widthStep + j*channels + k]=s;
        }

    }
}

extern "C" void negatif_parallel( unsigned char* h_in, unsigned char* h_out,  int width, int height, int widthStep,int channels){

unsigned char* d_in;
unsigned char* d_out;
cudaMalloc((void**) &d_in, width*height);
cudaMalloc((void**) &d_out, width*height);

cudaMemcpy(d_in, h_in, width*height*sizeof( unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice);
dim3 block (16,16);
dim3 grid (width/16, height/16);
kernel<<<grid,block>>>(d_in, d_out, width, height, widthStep, channels);

cudaMemcpy(h_out, d_out, width*height*sizeof( unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_in);
cudaFree(d_out);

}

CPU コンピューティングを使用して実行すると、ネガ イメージが正常に作成されました。しかし、CUDA を使用すると、ネガ イメージがうまく機能せず、空白の白いイメージが表示されます。私のコードはどうなっていますか？T_T

4

1 に答える 1

3

あなたはかなり近かった。各チャネルのバイト数をメモリの割り当てと転送に追加するだけで済みます。これがあなたのコードの作業バージョンです。エラーチェックも追加しました。エラー チェックの詳細については、この質問を参照してください。この場合、GPU で 2 つのバッファーを使用する必要がないことに注意してください。単一のバッファーを使用して、その場で変換を行うことができます。

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

void negatif_parallel( unsigned char* h_in, unsigned char* h_out,  int width, int height, int widthStep,int channels);

#define gpuErrchk(ans) { gpuAssert((ans), __FILE__, __LINE__); }
inline void gpuAssert(cudaError_t code, char *file, int line, bool abort=true)
{
   if (code != cudaSuccess) 
   {
      fprintf(stderr,"GPUassert: %s %s %d\n", cudaGetErrorString(code), file, line);
      if (abort) exit(code);
   }
}

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* image_input = cvLoadImage("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    IplImage* image_output = cvCreateImage(cvGetSize(image_input), IPL_DEPTH_8U,image_input->nChannels);

    unsigned char *h_out = (unsigned char*)image_output->imageData;
    unsigned char *h_in =  (unsigned char*)image_input->imageData;

    int width     = image_input->width;
    int height    = image_input->height;
    int widthStep = image_input->widthStep;
    int channels  = image_input->nChannels;

    negatif_parallel(h_in, h_out,  width, height, widthStep, channels);

    cvShowImage("Original", image_input);
    cvShowImage("CPU", image_output);

    waitKey(0);

    cvReleaseImage(&image_input);
    cvReleaseImage(&image_output);
}

__global__ void kernel (unsigned char *d_in,unsigned char* d_out, int width, int height, int widthStep, int channels) {
    int x = blockIdx . x * blockDim . x + threadIdx . x ;
    int y = blockIdx . y * blockDim . y + threadIdx . y ;

    int s;

    if (x < width && y < height) {
        int i = y;
        int j = x;
        for(int k=0; k< channels; k++) {
            s = d_in[i*widthStep + j*channels + k];
            s = 255-d_in[i*widthStep + j*channels + k];
            d_out[i*widthStep + j*channels + k]=s;
        }

    }
}

void negatif_parallel( unsigned char* h_in, unsigned char* h_out,  int width, int height, int widthStep,int channels)
{
    unsigned char* d_in;
    unsigned char* d_out;
    cudaMalloc((void**) &d_in, width*height*channels);
    cudaMalloc((void**) &d_out, width*height*channels);

    gpuErrchk(cudaMemcpy(d_in, h_in, width*height*channels, cudaMemcpyHostToDevice));
    dim3 block (16,16);
    dim3 grid (width / 16, height /16);
    kernel<<<grid, block>>>(d_in, d_out, width, height, widthStep, channels);
    gpuErrchk( cudaPeekAtLastError() );
    gpuErrchk( cudaDeviceSynchronize() ); // Not strictly required because the next call, cudaMemcpy, is blocking

    gpuErrchk(cudaMemcpy(h_out, d_out, width * height * channels, cudaMemcpyDeviceToHost));
    gpuErrchk(cudaFree(d_in));
    gpuErrchk(cudaFree(d_out));
}
于 2013-11-12T17:16:57.803 に答える