CUDA 优化remap函数

1.背景

OpenCV函数的CUDA优化是为了利用NVIDIA GPU的并行计算能力来提高算法的运行速度和性能。在CPU上使用OpenCV时，每个像素的操作都需要独立计算，而在GPU上，可以将像素分配给不同的线程块，并同时执行这些操作，从而显著加快算法的处理速度。此外，由于GPU具有更多的内存带宽和更快的访问速度，因此对于一些需要大量数据处理的任务，CUDA优化可以进一步提高OpenCV函数的效率

2.代码实现

首先，创建一个名为 my_kernel.cu 的文件，其中包含一个简单的 CUDA 核函数：

#include <cuda_runtime_api.h>__global__ void remap_kernel(const unsigned char *src, int src_width, int src_height,unsigned char *dst, int dst_width, int dst_height,const float *map_x, const float *map_y) {int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;if (x < dst_width && y < dst_height) {int index = (y * dst_width + x) * 3;float src_x = map_x[index / 3];float src_y = map_y[index / 3];if (src_x >= 0 && src_x < src_width - 1 && src_y >= 0 && src_y < src_height - 1) {int x0 = floorf(src_x);int y0 = floorf(src_y);int x1 = x0 + 1;int y1 = y0 + 1;float tx = src_x - x0;float ty = src_y - y0;int src_index00 = (y0 * src_width + x0) * 3;int src_index10 = (y0 * src_width + x1) * 3;int src_index01 = (y1 * src_width + x0) * 3;int src_index11 = (y1 * src_width + x1) * 3;for (int i = 0; i < 3; i++) {float value00 = src[src_index00 + i];float value10 = src[src_index10 + i];float value01 = src[src_index01 + i];float value11 = src[src_index11 + i];float value0 = value00 * (1.0f - tx) + value10 * tx;float value1 = value01 * (1.0f - tx) + value11 * tx;float value = value0 * (1.0f - ty) + value1 * ty;dst[index + i] = static_cast<unsigned char>(value);}}}
}extern "C"  void remap_gpu(const unsigned char *in, int in_width, int in_height,unsigned char *out, int out_width, int out_height,const float *map_x, const float *map_y) {unsigned char *d_in, *d_out;float *d_map_x, *d_map_y;cudaMalloc((void**)&d_in, in_width * in_height * 3);cudaMalloc((void**)&d_out, out_width * out_height * 3);cudaMalloc((void**)&d_map_x, out_width * out_height * sizeof(float));cudaMalloc((void**)&d_map_y, out_width * out_height * sizeof(float));cudaMemcpy(d_in, in, in_width * in_height * 3, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_map_x, map_x, out_width * out_height * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_map_y, map_y, out_width * out_height * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);dim3 block(32, 32, 1);dim3 grid((out_width + block.x - 1) / block.x, (out_height + block.y - 1) / block.y, 1);remap_kernel<<<grid, block>>>(d_in, in_width, in_height, d_out, out_width, out_height, d_map_x, d_map_y);cudaMemcpy(out, d_out, out_width * out_height * 3, cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_in);cudaFree(d_out);cudaFree(d_map_x);cudaFree(d_map_y);
}

我们将其保存在名为 my_kernel.cu 的文件中，并编译为静态库。

接下来，我们创建一个名为 main.cpp 的文件，该文件使用 OpenCV 加载图像并调用 CUDA 核函数进行处理：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;extern "C"  void remap_gpu(const unsigned char *in, int in_width, int in_height,unsigned char *out, int out_width, int out_height,const float *map_x, const float *map_y);int main(int argc, char** argv) {Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_COLOR);if (img.empty()) {fprintf(stderr, "Could not open the input image\\n");exit(1);}int in_width = img.cols;int in_height = img.rows;Mat map_x(in_height, in_width, CV_32FC1);Mat map_y(in_height, in_width, CV_32FC1);// 创建重映射映射表for (int y = 0; y < in_height; y++) {for (int x = 0; x < in_width; x++) {map_x.at<float>(y, x) =(x + 20) / (float)in_width * in_width;map_y.at<float>(y, x) = y / (float)in_height * in_height;}}int out_width = in_width;int out_height = in_height;unsigned char *in = (unsigned char*)img.data;unsigned char *out = (unsigned char*)malloc(out_width * out_height * 3);remap_gpu(in, in_width, in_height, out, out_width, out_height,(float*)map_x.data, (float*)map_y.data);        Mat output(out_height, out_width, CV_8UC3, out);imwrite("output.jpg", output);free(out);return 0;
}

 最后，创建一个名为 CMakeLists.txt 的文件，用于编译程序和静态库：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(cuda_opencv)find_package(CUDA REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})# 编译 .cu 文件为静态库
cuda_add_library(my_kernel STATIC my_kernel.cu)# 链接静态库和主程序
add_executable(main main.cpp)
target_link_libraries(main my_kernel ${OpenCV_LIBS})

在这个文件中，我们使用 find_package 命令查找必要的 CUDA 和 OpenCV 库。

3.问题及参考

语法错误:“＜” 问题

cuda与openCV结合编程