- 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:
return (a > b) ? a : b;
函数原型
__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
#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;
}