Форум программистов, компьютерный форум CyberForum.ru

CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля - C++

Восстановить пароль Регистрация
Другие темы раздела
C++ Литература для изучения сетевого взаимодействия http://www.cyberforum.ru/cpp/thread1765218.html
Привет ребят! У меня вопрос такой, я почти дочитываю брюс эккеля и всё довольно просто. Есть поглубже литература? Я хочу такую литературу чтобы все подводные камни рассказали, чтобы заходили глубоко, а то в его книгах довольно примитивно всё. Хочу узнать есть ли какая толковая литература которая посвящена на тему сетей в плюсах, о том как правльно организовывать обмен информацией...
C++ Поиск объектов с OpenCV Здравствуйте, не подскажите как найти тёмные круги с помощью opencv std::vector<cv::Vec3f> circles; cv::HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 60, 200, 20, 0, 0); for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { Point center(cvRound(circles), cvRound(circles)); int radius = cvRound(circles); http://www.cyberforum.ru/cpp/thread1764660.html
C++ Set на миллион элементов
Здравствуйте уважаемые программисты, подскажите пожалуйста. У меня в системе предположительное максимальное число элементов 1000000(больше наверное не будет). Элементы этой коллекции я генерирую сам, элемент представляет из себя массив целых больше нуля(snmp oid). Как я могу наиболее быстрым способом создать коллекцию , с минимальным количеством перестроения дерева.
Реализовать программу, проверяющую цепочку действий на верность заданныму графом алгоритму C++
привет , в программировании я не бум-бум, и мне очень нужна ваша помощь в написании проги по графу для зачета! на каком языке она будет написана особого значения не имеет в этой программе должно быть поле для введения цепочки и кнопка "проверка", после нажатия которой должна проверяться введенная цепочка. После проверки должно выходить сообщение о правильности или неправильности введенной...
C++ Как написать плагин для Notepad++ http://www.cyberforum.ru/cpp/thread1762125.html
Добрый день! Заранее извиняюсь, если создаю тему не в том разделе. Меня интересует как написать плагин для npp. Я читал руководство на английском, но я не очень силен в инглише. у кого-нибудь есть опыт разработки плагинов? Конкретно я хотел бы создать плагин автодополнения слов и конструкций - более удобный для меня чем стандартный.
 

Показать сообщение отдельно
student2205
0 / 0 / 0
Регистрация: 18.04.2015
Сообщений: 4
18.06.2016, 15:31     CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля
Всем привет пишу прогу в C++( CUDA+ openCV)
Задание звучало сл образом

Напишите программу, в CUDA, в котором будет применять фильтр Собеля, рассчитанный с помощью графического процессора
C++
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
 
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
 
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <time.h>
#include <iomanip>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
string fileName = "tulip.jpg";
 
const char *getMatElementDepth(int depth);
const char *getMatElementType(int type);
void printImageInfo(const Mat &image);
 
// Variables declared globally.
__constant__ int ROWS;
__constant__ int COLS;
__constant__ size_t PITCH1;
__constant__ size_t PITCH2;
surface<void, cudaSurfaceType2D> inSurfRef;
surface<void, cudaSurfaceType2D> sobelPoziomy;
surface<void, cudaSurfaceType2D> sobelPionowy;
surface<void, cudaSurfaceType2D> operatorSobela;
surface<void, cudaSurfaceType2D> in_surf_ref;
surface<void, cudaSurfaceType2D> out_vertical_surf_ref;
surface<void, cudaSurfaceType2D> out_horizontal_surf_ref;
surface<void, cudaSurfaceType2D> out_average_surf_ref;
 
__device__ __forceinline__ int absValue(int value)
{
    return (abs(value) > 255) ? 255 : abs(value);
}
 
__global__ void shiftChannels()
{
    int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
 
    if ((x < COLS) && (y < ROWS))
    {
        uchar4 pixel;
        surf2Dread(&pixel, in_surf_ref, 4 * x, y);
 
        pixel.x = pixel.z;
        pixel.y = pixel.y;
        pixel.z = pixel.z;
 
        surf2Dwrite(pixel, out_vertical_surf_ref, 4 * x, y);
        surf2Dwrite(pixel, out_horizontal_surf_ref, 4 * x, y);
        surf2Dwrite(pixel, out_average_surf_ref, 4 * x, y);
    }
}
__global__ void sobelKernel(int *sobel1, int *sobel2, int size)
{
    int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
 
    int i, j;
    int growth = 0;
    uchar4 nextPixele[9]; 
    if ((x>(size / 2) - 1) && (y>(size / 2) - 1) && (x < COLS - (size / 2)) && (y < ROWS - (size / 2)))
    {
        uchar4 pixel1, pixel2, pixel3;
        surf2Dread(&pixel1, inSurfRef, 4 * x, y);
        pixel2 = pixel1;
        pixel3 = pixel1;
 
        int *row_sobel1 = (int *)((char *)sobel1 + y*PITCH1);
        int *row_sobel2 = (int *)((char *)sobel2 + y*PITCH2);
 
        
        for (i = -(size / 2); i <= (size / 2); i++)
        {
            for (j = -(size / 2); j <= (size / 2); j++)
            {
                surf2Dread(&nextPixele[growth], inSurfRef, 4 * (x + i), (y + j));
                growth++;
            }
        }
 
        for (i = 0; i < 9; i++)
        {
            pixel1.x += (nextPixele[i].x * sobel1[i]);
            pixel1.y += (nextPixele[i].y * sobel1[i]);
            pixel1.z += (nextPixele[i].z * sobel1[i]);
            pixel1.w += (nextPixele[i].w * sobel1[i]);
 
            pixel2.x += (nextPixele[i].x * sobel2[i]);
            pixel2.y += (nextPixele[i].y * sobel2[i]);
            pixel2.z += (nextPixele[i].z * sobel2[i]);
            pixel2.w += (nextPixele[i].w * sobel2[i]);
        }
 
        pixel1.x = absValue(pixel1.x);
        pixel1.y = absValue(pixel1.y);
        pixel1.z = absValue(pixel1.z);
        pixel1.w = absValue(pixel1.w);
 
        pixel2.x = absValue(pixel2.x);
        pixel2.y = absValue(pixel2.y);
        pixel2.z = absValue(pixel2.z);
        pixel2.w = absValue(pixel2.w);
 
        surf2Dwrite(pixel1, sobelPoziomy, 4 * x, y);
        surf2Dwrite(pixel2, sobelPionowy, 4 * x, y);
    }
}
Mat image, pic, greyscale; 
Mat picafterSobel1, picafterSobel2;
 
int horizmask[3][3] = {
    { -3,0,3 },
    { -10,0,10 },
    { -3,0,3 } };
 
int verticalmask[3][3] = {
    { -3,-10,-3 },
    { 0,0,0 },
    {3,10,3 } };
 
int widthFiltr = 3;
int main()
{
 
    srand(time(NULL));
    cout << "start" << endl;
 
    Mat image_original = imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    Mat image_grey;
    Mat image_vertical, image_horizontal, image_average;
 
    if (image_original.empty())
    {
        std::cout << "Image " << fileName << " not found" << std::endl;
        system("pause");
        return -1;
    }
 
    cv::cvtColor(image_original, image_grey, CV_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(image_original, image_vertical, CV_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(image_original, image_horizontal, CV_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(image_original, image_average, CV_BGR2GRAY);
 
    size_t image_bytes = image_grey.total()*image_grey.elemSize();
 
    cout << "Info about the image converted to GREYSCALE:" << endl;
    printImageInfo(image_grey);
 
    cudaError_t err = cudaSuccess;
    dim3 block_dim(16, 16);
    dim3 grid_dim1((image_grey.cols + block_dim.x - 1) / block_dim.x, (image_grey.rows + block_dim.y - 1) / block_dim.y);
 
    cudaChannelFormatDesc channel_desc = cudaCreateChannelDesc(8, 8, 8, 8,
        cudaChannelFormatKindUnsigned);
 
    cudaArray *d_in_array = NULL;
    cudaArray *d_out_horizontal_array = NULL;
    cudaArray *d_out_vertical_array = NULL;
    cudaArray *d_out_average_array = NULL;
 
    image = imread("tulip.jpg");
    cvtColor(image, pic, CV_BGR2RGBA);
    pic.copyTo(picafterSobel1);
    pic.copyTo(picafterSobel2);
    size_t image_bytes1 = pic.total()*pic.elemSize();
    //cvtColor(pic, greyscale, CV_BGR2GRAY);
 
    //cudaError_t err = cudaSuccess;
 
    dim3 grid_dim((pic.cols + block_dim.x - 1) / block_dim.x, (pic.rows + block_dim.y - 1) / block_dim.y);
 
 
    cudaArray *d_pic1 = NULL;
    cudaArray *d_pic2 = NULL;
    cudaArray *d_pic3 = NULL;
 
    int *d_filtr1 = NULL;
    int *d_filtr2 = NULL;
    size_t pitch1;
    size_t pitch2;
    size_t row_bytes = widthFiltr * sizeof(int);
 
    //alokacja pamieci na obrazki w kernelu
 
    err = cudaMallocArray(&d_in_array, &channel_desc, image_grey.cols,
        image_grey.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMallocArray(&d_out_horizontal_array, &channel_desc, image_grey.cols,
        image_grey.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMallocArray(&d_out_vertical_array, &channel_desc, image_grey.cols,
        image_grey.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMallocArray(&d_out_average_array, &channel_desc, image_grey.cols,
        image_grey.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyToArray(d_in_array, 0, 0, image_grey.data,
        image_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyToSymbol(ROWS, &image_grey.rows, sizeof(int));
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyToSymbol(COLS, &image_grey.cols, sizeof(int));
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaBindSurfaceToArray(in_surf_ref, d_in_array);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaBindSurfaceToArray(out_vertical_surf_ref, d_out_vertical_array);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaBindSurfaceToArray(out_horizontal_surf_ref, d_out_horizontal_array);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaBindSurfaceToArray(out_average_surf_ref, d_out_average_array);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    shiftChannels << <grid_dim1, block_dim >> >();
 
    err = cudaGetLastError();
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "shiftChannels launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(err));
    }
 
    err = cudaDeviceSynchronize();
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyFromArray(image_vertical.data, d_out_vertical_array, 0, 0,
        image_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyFromArray(image_horizontal.data, d_out_horizontal_array, 0, 0,
        image_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
 
    err = cudaMemcpyFromArray(image_average.data, d_out_average_array, 0, 0,
        image_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (err != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaGetSymbolAddress failed!");
    }
    err = cudaMallocArray(&d_in_array, &channel_desc, pic.cols, pic.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    err = cudaMallocArray(&d_pic1, &channel_desc, pic.cols, pic.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    err = cudaMallocArray(&d_pic2, &channel_desc, pic.cols, pic.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
    err = cudaMallocArray(&d_pic3, &channel_desc, pic.cols, pic.rows, cudaArraySurfaceLoadStore);
 
    err = cudaMallocPitch(&d_filtr1, &pitch1, row_bytes, widthFiltr);
    err = cudaMallocPitch(&d_filtr2, &pitch2, row_bytes, widthFiltr);
    //Copy to GPU
    err = cudaMemcpy2D(d_filtr1, pitch1, horizmask, row_bytes, row_bytes, widthFiltr, cudaMemcpyHostToDevice);
    err = cudaMemcpy2D(d_filtr2, pitch2, verticalmask, row_bytes, row_bytes, widthFiltr, cudaMemcpyHostToDevice);
 
    err = cudaMemcpyToArray(d_in_array, 0, 0, pic.data, image_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);
 
    err = cudaMemcpyToSymbol(ROWS, &pic.rows, sizeof(int));
    err = cudaMemcpyToSymbol(COLS, &pic.cols, sizeof(int));
 
    err = cudaBindSurfaceToArray(inSurfRef, d_in_array);
    err = cudaBindSurfaceToArray(sobelPoziomy, d_pic1);
    err = cudaBindSurfaceToArray(sobelPionowy, d_pic2);
 
    
    sobelKernel << <grid_dim, block_dim >> >(d_filtr1, d_filtr2, widthFiltr);
    err = cudaDeviceSynchronize();
    err = cudaMemcpyFromArray(picafterSobel1.data, d_pic1, 0, 0, image_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
    err = cudaMemcpyFromArray(picafterSobel2.data, d_pic2, 0, 0, image_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
 
    //cvtColor(image_grey, image_original, CV_RGBA2BGR);
 
    
    //namedWindow("Original", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //imshow("Original", image_original);
    /*cvtColor(picafterSobel1, picafterSobel1, CV_RGBA2BGR);
    cvtColor(picafterSobel2, picafterSobel2, CV_RGBA2BGR);
    imshow("FiltrSobel1", picafterSobel1);
    imshow("FiltrSobel2", picafterSobel2);*/
    
    imwrite("ORIGINAL.jpg", image);
    imwrite("FiltrSobel1.jpg", picafterSobel1);
    imwrite("FiltrSobel2.jpg", picafterSobel2);
 
    
 
    //namedWindow("Grey", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //imshow("Grey", image_grey);
 
    //namedWindow("Destination", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //imshow("Destination", image);
 
    
    imwrite("out_original.jpg", image_original);
    imwrite("out_grey.jpg", image_grey);
    imwrite("out_vertical.jpg", image_vertical);
    system("pause");
    pic.release();
    image.release();
    picafterSobel1.release();
    picafterSobel2.release();
    greyscale.release();
    //cvDestroyAllWindows();
    cudaFreeArray(d_pic1);
    cudaFreeArray(d_pic2);
    cudaFreeArray(d_pic3);
    cudaFree((void **)&d_filtr1);
    cudaFree((void **)&d_filtr2);
    cudaFreeArray(d_in_array);
    cudaFreeArray(d_out_vertical_array);
    cudaFreeArray(d_out_horizontal_array);
    cudaFreeArray(d_out_average_array);
 
 
 
    return 0;
}
 
 
const char *getMatElementDepth(int depth)
{
    switch (depth)
    {
    case CV_8U: return "CV_8U";
    case CV_8S: return "CV_8S";
    case CV_16U: return "CV_16U";
    case CV_16S: return "CV_16S";
    case CV_32S: return "CV_32S";
    case CV_32F: return "CV_32F";
    case CV_64F: return "CV_64F";
    default: return "Unknown OpenCV matrix element depth!";
    }
}
 
const char *getMatElementType(int type)
{
    switch (type)
    {
    case CV_8UC1: return "CV_8UC1";
    case CV_8SC1: return "CV_8SC1";
    case CV_16UC1: return "CV_16UC1";
    case CV_16SC1: return "CV_16SC1";
    case CV_32SC1: return "CV_32SC1";
    case CV_32FC1: return "CV_32FC1";
    case CV_64FC1: return "CV_64FC1";
    case CV_8UC2: return "CV_8UC2";
    case CV_8SC2: return "CV_8SC2";
    case CV_16UC2: return "CV_16UC2";
    case CV_16SC2: return "CV_16SC2";
    case CV_32SC2: return "CV_32SC2";
    case CV_32FC2: return "CV_32FC2";
    case CV_64FC2: return "CV_64FC2";
    case CV_8UC3: return "CV_8UC3";
    case CV_8SC3: return "CV_8SC3";
    case CV_16UC3: return "CV_16UC3";
    case CV_16SC3: return "CV_16SC3";
    case CV_32SC3: return "CV_32SC3";
    case CV_32FC3: return "CV_32FC3";
    case CV_64FC3: return "CV_64FC3";
    case CV_8UC4: return "CV_8UC4";
    case CV_8SC4: return "CV_8SC4";
    case CV_16UC4: return "CV_16UC4";
    case CV_16SC4: return "CV_16SC4";
    case CV_32SC4: return "CV_32SC4";
    case CV_32FC4: return "CV_32FC4";
    case CV_64FC4: return "CV_64FC4";
    default: return "Unknown OpenCV matrix element type!";
    }
}
 
void printImageInfo(const Mat &image)
{
    if ((NULL == image.data) || image.empty())
    {
        cout << "The image is empty!" << endl << endl;
        return;
    }
 
    cout << "Image dimensionality: " << image.dims << endl;
    cout << "Image cols x rows: " << image.cols << " x " << image.rows << endl;
    cout << "The number of image pixels: " << image.total() << endl;
    cout << "Type of each image pixel: " << getMatElementType(image.type()) << endl;
    cout << "Depth of each image pixel: " << getMatElementDepth(image.depth()) << endl;
    cout << "The number of image channels: " << image.channels() << endl;
    cout << "Size of each channel in bytes: " << image.elemSize1() << endl;
    cout << "Size of each image pixel in bytes: " << image.elemSize() << endl;
    cout << "Size of the image in bytes: " << image.total()*image.elemSize() << endl << endl;
}
как бы что-то делает, но результат по фильтру должен быть другой
Миниатюры
CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля   CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля   CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля  

CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля   CUDA OpenCV C++ фильтр Собеля  
После регистрации реклама в сообщениях будет скрыта и будут доступны все возможности форума.
 
Текущее время: 08:39. Часовой пояс GMT +3.
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin® Version 3.8.9
Copyright ©2000 - 2017, vBulletin Solutions, Inc.
Рейтинг@Mail.ru