OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()

  • 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

OpenCV 的 CUDA 模块(cudev) 中的一个设备端内联函数,用于在 GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较。

该函数返回两个无符号整数 a 和 b 中的较大值:

bash 复制代码
return (a > b) ? a : b;

函数原型

cpp 复制代码
__device__ __forceinline__ uint cv::cudev::vmax2 	( 	uint  	a,
		uint  	b 
	) 		

参数

  • a uint 第一个无符号整数(通常表示像素值)
  • b uint 第二个无符号整数(另一个像素值或参考值)

返回值

返回 a 和 b 中较大的那个值,类型为 uint。

使用场景

这个函数常用于以下图像/视频处理任务中:

  • 图像增强(如取最大邻域值)
  • 多帧合成中的最大值投影(如天文摄影、医学成像)
  • 构建自定义滤波器(如最大值滤波)
  • GPU 并行像素级比较与选择操作

代码

cpp 复制代码
#include <opencv2/cudev.hpp>
#include <opencv2/cudev/util/simd_functions.hpp>


using namespace cv::cudev;

// CUDA kernel
template <typename T>
__global__ void computeMaxKernel(
    const PtrStep<T> src1,
    const PtrStep<T> src2,
    PtrStep<T> dst,
    int width,
    int height)
{
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x < width && y < height) {
        uint a = static_cast<uint>(src1(y, x));
        uint b = static_cast<uint>(src2(y, x));
        dst(y, x) = static_cast<T>(vmax2(a, b));  // 取最大值
    }
}

int main() {
    // 加载两张图像
    cv::Mat h_src1 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/img0.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat h_src2 = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    if (h_src1.empty() || h_src2.empty()) {
        std::cerr << "Failed to load images!" << std::endl;
        return -1;
    }

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

    // 设置 kernel 参数
    dim3 block(16, 16);
    dim3 grid((d_src1.cols + block.x - 1) / block.x,
              (d_src1.rows + block.y - 1) / block.y);

    // 启动 kernel(显式指定模板参数 uchar)
    computeMaxKernel<uchar><<<grid, block>>>(d_src1, d_src2, d_max, d_src1.cols, d_src1.rows);

    // 下载结果并显示
    cv::Mat h_max;
    d_max.download(h_max);
    cv::imshow("Max Image", h_max);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
jie*5 分钟前
小杰机器学习(six)——概率论——1.均匀分布2.正态分布3.数学期望4.方差5.标准差6.多维随机变量及其分布
人工智能·机器学习·概率论
挽安学长8 分钟前
通过 gaccode在国内使用ClaudeCode,Windows、Mac 用户配置指南!
人工智能
Monkey的自我迭代10 分钟前
背景建模(基于视频,超炫)项目实战!
opencv·计算机视觉·音视频
唐某人丶21 分钟前
教你如何用 JS 实现 Agent 系统(3)—— 借鉴 Cursor 的设计模式实现深度搜索
前端·人工智能·aigc
weixin_4573402121 分钟前
RTX5060 Ti显卡安装cuda版本PyTorch踩坑记录
人工智能·pytorch·python
Stanford_110623 分钟前
关于物联网的基础知识(四)——国内有代表性的物联网平台都有哪些?
人工智能·物联网·微信·微信公众平台·twitter·微信开放平台
偶尔贪玩的骑士23 分钟前
Machine Learning HW4 report: 语者识别 (Hongyi Lee)
人工智能·深度学习·机器学习·self-attention
柯南二号29 分钟前
【AI】【Java后端】RAG 实战示例:SpringBoot + 向量检索 + LLM 问答系统
java·人工智能·spring boot
民乐团扒谱机37 分钟前
【微实验】激光测径系列(六)MATLAB 实现 CCD 图像像素与实际距离标定
人工智能·计算机视觉
算家计算1 小时前
阿里最新开源Wan2.2-Animate-14B 本地部署教程:统一双模态框架,MoE架构赋能电影级角色动画与替换
人工智能·开源