OpenCV CUDA 模块中用于在 GPU 上计算两个数组对应元素差值的绝对值函数absdiff(

  • 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

void cv::cuda::absdiff 是 OpenCV CUDA 模块中的一个函数,用于在 GPU 上计算两个数组对应元素差值的绝对值。

该函数会逐元素计算两个输入矩阵 src1 和 src2 的差值,并取其绝对值,结果保存在输出矩阵 dst 中。

适用于图像比较、差异检测、视频运动分析等场景。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::cuda::absdiff 
(
 	InputArray  	src1,
	InputArray  	src2,
	OutputArray  	dst,
	Stream &  	stream = Stream::Null() 
) 		

参数

参数 类型 描述
src1 InputArray 第一个输入矩阵,支持多种数据类型(如 CV_8U, CV_32F 等)
src2 InputArray 第二个输入矩阵,必须与 src1 尺寸和类型相同
dst OutputArray 输出结果矩阵,尺寸与输入相同,类型通常为 CV_32F 或匹配输入
stream Stream& 可选参数,指定 CUDA 流以实现异步执行,默认是同步执行

代码示例

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>  // 正确包含 CUDA 算术运算模块

int main() {
    // 创建两个 CPU 矩阵并初始化
    cv::Mat h_src1 = (cv::Mat_<uchar>(2, 2) << 100, 150, 200, 250);
    cv::Mat h_src2 = (cv::Mat_<uchar>(2, 2) << 90, 160, 190, 255);

    // 上传到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_src1, d_src2;
    d_src1.upload(h_src1);
    d_src2.upload(h_src2);

    // 创建输出 GPU 矩阵
    cv::cuda::GpuMat d_dst;

    // 调用 absdiff 函数
    cv::cuda::absdiff(d_src1, d_src2, d_dst);

    // 下载回 CPU 并显示
    cv::Mat h_dst;
    d_dst.download(h_dst);

    std::cout << "absdiff 结果:\n" << h_dst << std::endl;

    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码
absdiff 结果:
[ 10,  10;
  10,   5]
相关推荐
lili-felicity3 分钟前
CANN异步推理实战:从Stream管理到流水线优化
大数据·人工智能
做人不要太理性4 分钟前
CANN Runtime 运行时组件深度解析:任务下沉执行、异构内存规划与全栈维测诊断机制
人工智能·神经网络·魔珐星云
不爱学英文的码字机器4 分钟前
破壁者:CANN ops-nn 仓库与昇腾 AI 算子优化的工程哲学
人工智能
晚霞的不甘7 分钟前
CANN 编译器深度解析:TBE 自定义算子开发实战
人工智能·架构·开源·音视频
愚公搬代码8 分钟前
【愚公系列】《AI短视频创作一本通》016-AI短视频的生成(AI短视频运镜方法)
人工智能·音视频
哈__8 分钟前
CANN内存管理与资源优化
人工智能·pytorch
极新9 分钟前
智启新篇,智创未来,“2026智造新IP:AI驱动品牌增长新周期”峰会暨北京电子商务协会第五届第三次会员代表大会成功举办
人工智能·网络协议·tcp/ip
island131410 分钟前
CANN GE(图引擎)深度解析:计算图优化管线、内存静态规划与异构任务的 Stream 调度机制
开发语言·人工智能·深度学习·神经网络
艾莉丝努力练剑10 分钟前
深度学习视觉任务:如何基于ops-cv定制图像预处理流程
人工智能·深度学习
禁默16 分钟前
大模型推理的“氮气加速系统”:全景解读 Ascend Transformer Boost (ATB)
人工智能·深度学习·transformer·cann