OpenCV CUDA模块中矩阵操作------降维操作

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

cv::cuda::reduce 函数用于对 GPU 上的矩阵沿某个维度进行降维操作，例如求和、取最大值等。此函数支持多种降维操作，并允许指定输出数据类型以及使用 CUDA 流进行异步处理。

函数原型

cpp 复制代码

void cv::cuda::reduce
(
    InputArray mtx,      // 输入矩阵
    OutputArray vec,     // 输出向量
    int dim,             // 降维维度：0表示按列，1表示按行
    int reduceOp,        // 降维操作类型（如SUM, AVG, MAX, MIN）
    int dtype = -1,      // 输出数组的数据类型，默认为输入相同类型
    Stream &stream = Stream::Null() // 可选 CUDA 流
);

参数

mtx: 输入 GPU 矩阵。
vec: 输出 GPU 向量。
dim: 指定沿哪个维度进行降维：
- 0: 按列降维（结果为行向量）。
- 1: 按行降维（结果为列向量）。
reduceOp: 降维操作类型：
- REDUCE_SUM: 求和。
- REDUCE_AVG: 平均值。
- REDUCE_MAX: 最大值。
- REDUCE_MIN: 最小值。
dtype: 输出数组的数据类型。默认为与输入相同类型。
stream: 可选 CUDA 流对象，用于异步执行。

代码示例

cpp 复制代码

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 创建一个测试矩阵
    cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 3, 3 ) << 1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f, 9.0f );

    // 上传到 GPU
    cv::cuda::GpuMat d_mat;
    d_mat.upload( h_mat );

    // 存储降维结果的 GpuMat
    cv::cuda::GpuMat d_vec;

    // 创建 CUDA 流
    cv::cuda::Stream stream;

    // 沿列方向（dim=0）进行 SUM 操作
    cv::cuda::reduce( d_mat, d_vec, 0, cv::REDUCE_SUM, -1, stream );
    stream.waitForCompletion();

    // 下载结果并显示
    cv::Mat host_vec_sum_col;
    d_vec.download( host_vec_sum_col );
    std::cout << "Sum along columns: \n" << host_vec_sum_col << std::endl;

    // 沿行方向（dim=1）进行 AVG 操作
    cv::cuda::reduce( d_mat, d_vec, 1, cv::REDUCE_AVG, -1, stream );
    stream.waitForCompletion();

    // 下载结果并显示
    cv::Mat host_vec_avg_row;
    d_vec.download( host_vec_avg_row );
    std::cout << "Average along rows: \n" << host_vec_avg_row << std::endl;

    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码

Sum along columns: 
[12, 15, 18]
Average along rows: 
[2;
 5;
 8]