OpenCV CUDA模块设备层---- 绝对值函数abs()

  • 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

这是 OpenCV 的 cv::cudev 模块中用于 CUDA 设备端(device)的绝对值函数,专门处理 uchar1 类型(即单通道无符号字符)。

函数原型

cpp 复制代码
__device__ __forceinline__ uchar1 cv::cudev::abs 	( 	const uchar1 &  	a	) 	
  • device: 表示这个函数只能在 CUDA 设备端(GPU)运行。
  • forceinline: 强制内联,提高性能。
  • uchar1: CUDA 内建类型,表示一个包含 1 个 unsigned char 的向量(类似 struct { unsigned char x; };)。
  • cv::cudev::abs(a): 返回输入值的绝对值。对于 uchar 来说其实等价于直接返回 a,因为它是无符号类型。

示例使用场景

在 CUDA 核函数中对图像像素进行操作时,可能会用到:

cpp 复制代码
__global__ void absKernel(const cv::cudev::PtrStep<uchar> src,
                           cv::cudev::PtrStep<uchar> dst)
{
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x < src.cols && y < src.rows)
    {
        uchar val = src(y, x);
        dst(y, x) = cv::cudev::abs(make_uchar1(val)).x;
    }
}

示例代码

cu文件:

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudev/util/vec_math.hpp>

using namespace cv;
using namespace cudev;

__global__ void absKernel(PtrStepSz<uchar> src, PtrStepSz<uchar> dst)
{
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x < src.cols && y < src.rows)
    {
        uchar1 val = make_uchar1(src(y, x));
        dst(y, x) = cv::cudev::abs(val).x;
    }
}

int main()
{
    Mat h_src = imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (h_src.empty())
    {
        std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cuda::GpuMat d_src, d_dst;
    d_src.upload(h_src);
    d_dst.create(h_src.size(), h_src.type());

    PtrStepSz<uchar> srcPtr(d_src);
    PtrStepSz<uchar> dstPtr(d_dst);

    dim3 block(16, 16);
    dim3 grid((srcPtr.cols + block.x - 1) / block.x,
              (srcPtr.rows + block.y - 1) / block.y);

    absKernel<<<grid, block>>>(srcPtr, dstPtr);
    cudaDeviceSynchronize();

    Mat h_dst;
    d_dst.download(h_dst);

    imshow("Original", h_src);
    imshow("Abs Result", h_dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
dlraba80213 分钟前
基于 OpenCV 与 sklearn 的数字识别:KNN 算法实践
opencv·算法·sklearn
Albert_Lsk31 分钟前
【2025/08/01】GitHub 今日热门项目
人工智能·开源·github·开源协议
居然JuRan40 分钟前
解锁GraphRAG:大模型背后的高效工作流
人工智能
牛客企业服务41 分钟前
2025校招AI应用:校园招聘的革新与挑战
大数据·人工智能·机器学习·面试·职场和发展·求职招聘·语音识别
shilim42 分钟前
这位老哥提交了一个12万行代码的PR,程序员看了都说LGTM
人工智能·github·代码规范
倔强青铜三42 分钟前
苦练Python第38天:input() 高级处理,安全与异常管理
人工智能·python·面试
计算机科研圈1 小时前
不靠海量数据,精准喂养大模型!上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果
人工智能·深度学习·机器学习·llm·ai编程
大模型真好玩1 小时前
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程(六)—两行代码LangChain Agent API快速搭建智能体
人工智能·python·agent
CodeShare1 小时前
自适应集群协作提升大语言模型医疗决策支持能力
人工智能·大语言模型·医疗决策支持