高斯滤波cuda加速c++
时间: 2023-08-08 16:04:40 浏览: 239
基于C++的高斯滤波设计与实现
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高斯滤波是一种常用的图像处理算法,用于平滑图像并降低噪声。在使用CUDA加速高斯滤波时,你可以使用C++作为主机代码编写框架,使用CUDA C/C++作为设备代码编写并利用GPU进行加速。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在C++中使用CUDA进行高斯滤波的加速:
首先,你需要包含必要的头文件:
```cpp
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
```
然后,你可以定义一个CUDA核函数来执行高斯滤波的计算:
```cpp
__global__ void gaussianBlur(const unsigned char* input, unsigned char* output, int width, int height, float sigma)
{
int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (x < width && y < height) {
float sum = 0.0f;
float weightSum = 0.0f;
for (int i = -2; i <= 2; i++) {
for (int j = -2; j <= 2; j++) {
int offsetX = x + j;
int offsetY = y + i;
if (offsetX >= 0 && offsetX < width && offsetY >= 0 && offsetY < height) {
float weight = expf(-(j * j + i * i) / (2 * sigma * sigma));
sum += weight * input[offsetY * width + offsetX];
weightSum += weight;
}
}
}
output[y * width + x] = sum / weightSum;
}
}
```
在主函数中,你可以进行如下操作:
```cpp
int main()
{
// 读取输入图像
cv::Mat inputImage = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 获取图像尺寸
int width = inputImage.cols;
int height = inputImage.rows;
// 计算图像字节数
size_t imageSize = width * height * sizeof(unsigned char);
// 在主机上分配内存
unsigned char* hostInput = (unsigned char*)malloc(imageSize);
unsigned char* hostOutput = (unsigned char*)malloc(imageSize);
// 将输入图像数据拷贝到主机内存
memcpy(hostInput, inputImage.data, imageSize);
// 在设备上分配内存
unsigned char* deviceInput;
unsigned char* deviceOutput;
cudaMalloc((void**)&deviceInput, imageSize);
cudaMalloc((void**)&deviceOutput, imageSize);
// 将输入图像数据拷贝到设备内存
cudaMemcpy(deviceInput, hostInput, imageSize, cudaMemcpyHostToDevice);
// 定义CUDA线程块和网格的尺寸
dim3 blockSize(16, 16);
dim3 gridSize((width + blockSize.x - 1) / blockSize.x, (height + blockSize.y - 1) / blockSize.y);
// 调用CUDA核函数进行高斯滤波
gaussianBlur<<<gridSize, blockSize>>>(deviceInput, deviceOutput, width, height, 1.0f);
// 将结果拷贝回主机内存
cudaMemcpy(hostOutput, deviceOutput, imageSize, cudaMemcpyDeviceToHost);
// 创建输出图像
cv::Mat outputImage(height, width, CV_8UC1, hostOutput);
// 保存输出图像
cv::imwrite("output.png", outputImage);
// 释放内存
free(hostInput);
free(hostOutput);
cudaFree(deviceInput);
cudaFree(deviceOutput);
return 0;
}
```
请注意,以上代码仅为示例,实际应用中你可能需要根据需要对其进行修改和优化。此外,你还需要安装CUDA工具包以及OpenCV库来运行这个示例。
希望这个简单的示例对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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