使用cuda实现bgr转码yuv
时间: 2024-04-24 08:23:19 浏览: 21
使用CUDA实现BGR到YUV的转换可以利用GPU的并行计算能力,提高转换的速度。下面是一个示例代码,演示了如何使用CUDA进行BGR到YUV的转换:
```cpp
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void BGRToYUVKernel(const uchar3* bgr_data, int bgr_stride, uint8_t* yuv_data, int yuv_stride, 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) {
int index = y * bgr_stride + x * 3;
// 获取BGR像素值
unsigned char b = bgr_data[index].x;
unsigned char g = bgr_data[index].y;
unsigned char r = bgr_data[index].z;
// BGR转YUV
unsigned char y_value = 0.299f * r + 0.587f * g + 0.114f * b;
unsigned char u_value = -0.14713f * r - 0.28886f * g + 0.436f * b + 128;
unsigned char v_value = 0.615f * r - 0.51499f * g - 0.10001f * b + 128;
// 存储YUV像素值
int yuv_index = y * yuv_stride + x;
yuv_data[yuv_index] = y_value;
if (x % 2 == 0 && y % 2 == 0) {
int u_index = (y / 2) * (yuv_stride / 2) + (x / 2);
int v_index = u_index + (width / 2) * (height / 2);
yuv_data[yuv_index + width * height] = u_value;
yuv_data[yuv_index + width * height + width * height / 4] = v_value;
}
}
}
void BGRToYUV(const uchar3* bgr_data, int bgr_stride, uint8_t* yuv_data, int yuv_stride, int width, int height) {
dim3 block_size(16, 16);
dim3 grid_size((width + block_size.x - 1) / block_size.x, (height + block_size.y - 1) / block_size.y);
uchar3* dev_bgr_data;
uint8_t* dev_yuv_data;
// 分配GPU内存
cudaMalloc((void**)&dev_bgr_data, width * height * sizeof(uchar3));
cudaMalloc((void**)&dev_yuv_data, width * height * 3 / 2 * sizeof(uint8_t));
// 将输入数据拷贝到GPU内存
cudaMemcpy(dev_bgr_data, bgr_data, width * height * sizeof(uchar3), cudaMemcpyHostToDevice);
// 调用CUDA kernel进行转换
BGRToYUVKernel<<<grid_size, block_size>>>(dev_bgr_data, bgr_stride, dev_yuv_data, yuv_stride, width, height);
// 将转换后的数据拷贝回主机内存
cudaMemcpy(yuv_data, dev_yuv_data, width * height * 3 / 2 * sizeof(uint8_t), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 释放GPU内存
cudaFree(dev_bgr_data);
cudaFree(dev_yuv_data);
}
```
以上代码中,我们首先定义了一个CUDA kernel函数`BGRToYUVKernel`,用于执行BGR到YUV的转换。在kernel函数中,每个线程负责处理一个像素点,根据BGR值计算对应的YUV值,并存储到输出缓冲区中。
然后,我们定义了一个主机函数`BGRToYUV`,在该函数中进行CUDA的相关操作。我们首先分配GPU内存,然后将输入数据拷贝到GPU内存,调用CUDA kernel函数进行转换,最后将转换后的数据拷贝回主机内存。
你需要根据实际情况调整示例代码中的输入参数,并确保你的项目已经正确配置了CUDA环境。希望这个示例对你有帮助!
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