使用uchar* data对图像进行resize缩放

在CUDA中，对图像进行resize缩放通常涉及到以下几个步骤[^1]：

1. 将原始图像数据从主机内存复制到设备（GPU）内存，因为CUDA操作主要在GPU上执行。这可以通过`cudaMemcpy`函数完成。

uchar* dev_data;
cudaMalloc(&dev_data, width * height * sizeof(uchar));
cudaMemcpy(dev_data, host_data, width * height * sizeof(uchar), cudaMemcpyHostToDevice);

2. 使用CUDA的并行计算能力，在设备上实现图像缩放算法。OpenCV的`cv::cuda::resize`函数可能就是基于这种思想，它利用CUDA流（CUDA streams）来控制任务并行执行。

cv::Mat d_resized; // Device output image
cv::cuda::resize(d_src, d_resized, cv::Size(new_width, new_height)); // Resize on GPU

3. 缩放完成后，将结果从设备内存复制回主机内存。

cudaMemcpy(host_data, dev_data, width * height * sizeof(uchar), cudaMemcpyDeviceToHost);
cv::Mat resized_image = d_resized;

需要注意的是，如引用[2]所提到的，对于图像缩小（downscale），GPU加速可能会不如预期，因为频繁的数据读取/写入（host-device transfer）可能会消耗更多时间。因此，性能提升取决于原始图像大小与目标尺寸的比例以及设备性能。