OpenCV中适用华为昇腾(Ascend)后端的逐元素操作(Per-element Operations)

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

针对华为昇腾(Ascend)后端的逐元素操作(Per-element Operations),这些操作通常用于图像处理和计算机视觉任务,通过 Ascend NPU 提供加速。这类操作包括但不限于加法、减法、乘法等基本算术运算,以及更复杂的颜色空间转换、阈值处理等。

具体的函数和实现细节可能会根据 OpenCV 版本以及 Ascend SDK 的集成有所不同,但以下是一些常见的逐元素操作及其 C++ 示例代码。

请注意,因为 cv::cann 命名空间下的函数不是标准 OpenCV 库的一部分,而是特定于支持 Ascend 加速的扩展模块,所以确保你使用的 OpenCV 版本已正确集成了对 Ascend 的支持,并且你的开发环境已经配置好相应的库和头文件。

主要函数

加法 (cv::cann::add)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::add
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    int dtype = -1,
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • src1: 第一个输入数组。
  • src2: 第二个输入数组。
  • dst: 输出数组,与输入大小和类型相同(除非指定了不同的dtype)。
  • mask: 可选掩码,8位单通道数组,指定要更改的输出数组元素。
  • dtype: 输出数组的数据类型,若为-1,则使用输入的深度。
  • stream: Ascend流对象,用于异步执行。
示例代码
cpp 复制代码
include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cann/cann.hpp>

int main()
 {
    cv::Mat src1 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 50;
    cv::Mat src2 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 100;
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::add(src1, src2, dst, cv::noArray(), -1, stream);
    stream.waitForCompletion();

    cv::imshow("Add Result", dst);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

减法 (cv::cann::subtract)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::subtract
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    int dtype = -1,
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍

同cv::cann::add。

示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src1 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 100;
    cv::Mat src2 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 50;
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::subtract(src1, src2, dst, cv::noArray(), -1, stream);
    stream.waitForCompletion();

    cv::imshow("Subtract Result", dst);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

乘法 (cv::cann::multiply)

函数原型

v

cpp 复制代码
oid cv::cann::multiply
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    double scale = 1,
    int dtype = -1,
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • scale: 缩放因子,默认值为1。
  • 其他参数同上。
示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src1 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 50;
    cv::Mat src2 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 2;
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::multiply(src1, src2, dst, 1.0, -1, stream);
    stream.waitForCompletion();

    cv::imshow("Multiply Result", dst);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

除法 (cv::cann::divide)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::divide
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    double scale = 1,
    int dtype = -1,
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • scale: 缩放因子,默认值为1。
  • 其他参数同上。
示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src1 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 100;
    cv::Mat src2 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3) * 2;
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::divide(src1, src2, dst, 1.0, -1, stream);
    stream.waitForCompletion();

    cv::imshow("Divide Result", dst);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

按位与 (cv::cann::bitwise_and)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::bitwise_and
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • src1: 第一个输入数组或标量。
  • src2: 第二个输入数组或标量。
  • dst: 输出数组,与输入大小和类型相同。
  • mask: 可选掩码,8位单通道数组,指定要更改的输出数组元素。
  • stream: Ascend流对象,用于异步执行。
示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src1 = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 0xFF, 0x0F, 0xF0,
                                              0xAA, 0x55, 0x00,
                                              0xFF, 0xFF, 0x00);
    cv::Mat src2 = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 0x0F, 0x0F, 0x0F,
                                              0x0F, 0x0F, 0x0F,
                                              0x0F, 0x0F, 0x0F);
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::bitwise_and(src1, src2, dst, cv::noArray(), stream);
    stream.waitForCompletion();

    std::cout << "Result of bitwise_and:\n" << dst << std::endl;

    return 0;
}

按位非 (cv::cann::bitwise_not)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::bitwise_not
(
    const InputArray src,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • src: 输入数组或标量。
  • dst: 输出数组,与输入大小和类型相同。
  • mask: 可选掩码,8位单通道数组,指定要更改的输出数组元素。
  • stream: Ascend流对象,用于异步执行。
示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src = (cv::Mat_<uchar>(2, 2) << 0x00, 0xFF,
                                              0xAA, 0x55);
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    cv::cann::bitwise_not(src, dst, cv::noArray(), stream);
    stream.waitForCompletion();

    std::cout << "Result of bitwise_not:\n" << dst << std::endl;

    return 0;
}

按位或 (cv::cann::bitwise_or)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::bitwise_or
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • 同cv::cann::bitwise_and。
示例代码

类似于cv::cann::bitwise_and,只需将bitwise_and替换为bitwise_or。

按位异或 (cv::cann::bitwise_xor)

函数原型
cpp 复制代码
void cv::cann::bitwise_xor
(
    const InputArray src1,
    const InputArray src2,
    OutputArray dst,
    const InputArray mask = noArray(),
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍

同cv::cann::bitwise_and。

示例代码

类似于cv::cann::bitwise_and,只需将bitwise_and替换为bitwise_xor。

阈值处理 (cv::cann::threshold)

函数原型
cpp 复制代码
double cv::cann::threshold
(
    const InputArray src,
    OutputArray dst,
    double thresh,
    double maxval,
    int type,
    AscendStream &stream = AscendStream::Null()
);
参数介绍
  • thresh: 阈值。
  • maxval: 最大值,用于某些类型的阈值处理。
  • type: 阈值处理类型(如THRESH_BINARY, THRESH_TOZERO等)。
  • stream: Ascend流对象,用于异步执行。
示例代码
cpp 复制代码
int main() {
    cv::Mat src = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 50, 100, 150,
                                             200, 20,  30,
                                             80,  90, 100);
    cv::Mat dst;
    cv::cann::AscendStream stream;

    double thresholdValue = 100;
    double maxValue = 255;
    int thresholdType = cv::THRESH_BINARY;

    double otsuThreshold = cv::cann::threshold(src, dst, thresholdValue, maxValue, thresholdType, stream);
    stream.waitForCompletion();

    std::cout << "Otsu Threshold Value: " << otsuThreshold << std::endl;
    std::cout << "Threshold Result:\n" << dst << std::endl;

    return 0;
}
相关推荐
会挠头但不秃几秒前
深度学习常用工具和库介绍
人工智能·深度学习
Coder_Boy_6 分钟前
【人工智能应用技术】-基础实战-小程序应用(基于springAI+百度语音技术)智能语音控制
人工智能·小程序
用泥种荷花8 分钟前
智能体基础概念笔记
人工智能
雨大王51210 分钟前
智能研发体是否值得投入?3大维度对比传统模式
人工智能·汽车
寰天柚子12 分钟前
大模型时代的技术从业者:核心能力重构与实践路径
大数据·人工智能
智算菩萨14 分钟前
AI能否可持续:从“三支柱”到“可持续AI目标体系”的理论框架与核算逻辑
人工智能·可持续
诗远Yolanda16 分钟前
【EI检索会议】第二届国际人工智能创新研讨会(IS-AII 2026)
图像处理·人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·机器人
IT_陈寒25 分钟前
Redis实战精要:5种高频使用场景与性能优化全解析|得物技术
前端·人工智能·后端
Coder_Boy_33 分钟前
【人工智能应用技术】-基础实战-小程序应用(基于springAI+百度语音技术)智能语音控制-单片机交互代码
java·人工智能·后端·嵌入式硬件
deephub35 分钟前
Scikit-Learn 1.8引入 Array API,支持 PyTorch 与 CuPy 张量的原生 GPU 加速
人工智能·pytorch·python·机器学习·scikit-learn