sam*_*sam 2 c++ opencv cuda gpu nvidia
我正在尝试将 a 中的数据复制cv::cuda::GpuMat到uint8_t*要在内核中使用的变量。
GpuMat 包含分辨率为 752x480 且类型为 CV_8UC1 的图像数据。下面是示例代码:
uint8_t *imgPtr;
cv::Mat left, downloadedLeft;
cv::cuda::GpuMat gpuLeft;
left = imread("leftview.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
gpuLeft.upload(left);
cudaMalloc((void **)&imgPtr, sizeof(uint8_t)*gpuLeft.rows*gpuLeft.cols);
cudaMemcpyAsync(imgPtr, gpuLeft.ptr<uint8_t>(), sizeof(uint8_t)*gpuLeft.rows*gpuLeft.cols, cudaMemcpyDeviceToDevice);
// following code is just for testing and visualization...
cv::cuda::GpuMat gpuImg(left.rows, left.cols, left.type(), imgPtr);
gpuImg.download(downloadedLeft);
imshow ("test", downloadedLeft);
waitKey(0);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但输出并不如预期。以下分别是输入和输出图像。
我已经尝试将cv::Mat源提供给cudaMemcpy. 看起来运行良好。问题似乎与cv::cuda::GpuMat和有关cudaMemcpy。这里讨论了类似的问题
另外,如果图像是 256 或 512,则程序似乎运行良好。
我缺少什么?应该怎样做才能使 752x480 图像正常工作?
OpenCV GpuMat使用跨步存储(因此图像不会连续存储在内存中)。简而言之,您的示例在大多数情况下都会失败,因为
通过我阅读文档,您可能想要这样的东西:
uint8_t *imgPtr;
cv::Mat left, downloadedLeft;
cv::cuda::GpuMat gpuLeft;
left = imread("leftview.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
gpuLeft.upload(left);
cudaMalloc((void **)&imgPtr, gpuLeft.rows*gpuLeft.step);
cudaMemcpyAsync(imgPtr, gpuLeft.ptr<uint8_t>(), gpuLeft.rows*gpuLeft.step, cudaMemcpyDeviceToDevice);
// following code is just for testing and visualization...
cv::cuda::GpuMat gpuImg(left.rows, left.cols, left.type(), imgPtr, gpuLeft.step);
gpuImg.download(downloadedLeft);
imshow ("test", downloadedLeft);
waitKey(0);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
【从未使用过OpenCV的人编写,未经编译或测试,使用风险自担】
只有当 GpuMat 的行间距偶然与列数乘以矩阵中存储的类型大小相同时,代码才能正常工作。这可能是尺寸为 2 的整数次幂的图像。
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