CUDA Samples: Image Process: BGR to Gray

在图像处理中，颜色变换BGR到Gray，常见的一般有两种计算方式，一种是基于浮点数计算，一种是基于性能优化的通过移位的整数计算。

浮点数计算公式为： gray = 0.1140 * B + 0.5870 * G + 0.2989 * R;

整数计算公式为： gray = (1868 * B + 9617 * G + 4899 * R) >> 14.

这里与OpenCV的实现方式一致，采用整数计算公式。

以下分别是C++和CUDA的BGR到Gray的实现测试代码：

bgr2gray.cpp:

#include "funset.hpp"
#include <chrono>
#include "common.hpp"int bgr2gray_cpu(const unsigned char* src, int width, int height, unsigned char* dst, float* elapsed_time)
{TIME_START_CPUconst int R2Y{ 4899 }, G2Y{ 9617 }, B2Y{ 1868 }, yuv_shift{ 14 };for (int y = 0; y < height; ++y) {for (int x = 0; x < width; ++x) {dst[y * width + x] = (unsigned char)((src[y*width * 3 + 3 * x + 0] * B2Y +src[y*width * 3 + 3 * x + 1] * G2Y + src[y*width * 3 + 3 * x + 2] * R2Y) >> yuv_shift);}}TIME_END_CPUreturn 0;
}

bgr2gray.cu:

#include "funset.hpp"
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include "common.hpp"/* __global__: 函数类型限定符;在设备上运行;在主机端调用,计算能力3.2及以上可以在
设备端调用;声明的函数的返回值必须是void类型;对此类型函数的调用是异步的,即在
设备完全完成它的运行之前就返回了;对此类型函数的调用必须指定执行配置,即用于在
设备上执行函数时的grid和block的维度,以及相关的流(即插入<<<   >>>运算符);
a kernel,表示此函数为内核函数(运行在GPU上的CUDA并行计算函数称为kernel(内核函
数),内核函数必须通过__global__函数类型限定符定义);*/
__global__ static void bgr2gray(const unsigned char* src, int B2Y, int G2Y, int R2Y, int shift, int width, int height, unsigned char* dst)
{/* gridDim: 内置变量,用于描述线程网格的维度,对于所有线程块来说,这个变量是一个常数,用来保存线程格每一维的大小,即每个线程格中线程块的数量.一个grid为三维,为dim3类型；blockDim: 内置变量,用于说明每个block的维度与尺寸.为dim3类型,包含了block在三个维度上的尺寸信息;对于所有线程块来说,这个变量是一个常数,保存的是线程块中每一维的线程数量;blockIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程块的索引;用于说明当前thread所在的block在整个grid中的位置,blockIdx.x取值范围是[0,gridDim.x-1],blockIdx.y取值范围是[0, gridDim.y-1].为uint3类型,包含了一个block在grid中各个维度上的索引信息;threadIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程索引;用于说明当前thread在block中的位置;如果线程是一维的可获取threadIdx.x,如果是二维的还可获取threadIdx.y,如果是三维的还可获取threadIdx.z;为uint3类型,包含了一个thread在block中各个维度的索引信息 */int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;//if (x == 0 && y == 0) {// printf("%d, %d, %d, %d, %d, %d\n", width, height, B2Y, G2Y, R2Y, shift);//}if (x < width && y < height) {dst[y * width + x] = (unsigned char)((src[y*width * 3 + 3 * x + 0] * B2Y +src[y*width * 3 + 3 * x + 1] * G2Y + src[y*width * 3 + 3 * x + 2] * R2Y) >> shift);}
}int bgr2gray_gpu(const unsigned char* src, int width, int height, unsigned char* dst, float* elapsed_time)
{const int R2Y{ 4899 }, G2Y{ 9617 }, B2Y{ 1868 }, yuv_shift{ 14 };unsigned char *dev_src{ nullptr }, *dev_dst{ nullptr };// cudaMalloc: 在设备端分配内存cudaMalloc(&dev_src, width * height * 3 * sizeof(unsigned char));cudaMalloc(&dev_dst, width * height * sizeof(unsigned char));/* cudaMemcpy: 在主机端和设备端拷贝数据,此函数第四个参数仅能是下面之一:(1). cudaMemcpyHostToHost: 拷贝数据从主机端到主机端(2). cudaMemcpyHostToDevice: 拷贝数据从主机端到设备端(3). cudaMemcpyDeviceToHost: 拷贝数据从设备端到主机端(4). cudaMemcpyDeviceToDevice: 拷贝数据从设备端到设备端(5). cudaMemcpyDefault: 从指针值自动推断拷贝数据方向,需要支持统一虚拟寻址(CUDA6.0及以上版本)cudaMemcpy函数对于主机是同步的 */cudaMemcpy(dev_src, src, width * height * 3 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice);/* cudaMemset: 存储器初始化函数,在GPU内存上执行。用指定的值初始化或设置设备内存 */cudaMemset(dev_dst, 0, width * height * sizeof(unsigned char));TIME_START_GPU/* dim3: 基于uint3定义的内置矢量类型，相当于由3个unsigned int类型组成的结构体，可表示一个三维数组，在定义dim3类型变量时，凡是没有赋值的元素都会被赋予默认值1 */// Note：每一个线程块支持的最大线程数量为1024，即threads.x*threads.y必须小于等于1024dim3 threads(32, 32);dim3 blocks((width + 31) / 32, (height + 31) / 32);/* <<< >>>: 为CUDA引入的运算符,指定线程网格和线程块维度等,传递执行参数给CUDA编译器和运行时系统,用于说明内核函数中的线程数量,以及线程是如何组织的;尖括号中这些参数并不是传递给设备代码的参数,而是告诉运行时如何启动设备代码,传递给设备代码本身的参数是放在圆括号中传递的,就像标准的函数调用一样;不同计算能力的设备对线程的总数和组织方式有不同的约束;必须先为kernel中用到的数组或变量分配好足够的空间,再调用kernel函数,否则在GPU计算时会发生错误,例如越界等 ;使用运行时API时,需要在调用的内核函数名与参数列表直接以<<<Dg,Db,Ns,S>>>的形式设置执行配置,其中：Dg是一个dim3型变量,用于设置grid的维度和各个维度上的尺寸.设置好Dg后,grid中将有Dg.x*Dg.y*Dg.z个block;Db是一个dim3型变量,用于设置block的维度和各个维度上的尺寸.设置好Db后,每个block中将有Db.x*Db.y*Db.z个thread;Ns是一个size_t型变量,指定各块为此调用动态分配的共享存储器大小,这些动态分配的存储器可供声明为外部数组(extern __shared__)的其他任何变量使用;Ns是一个可选参数,默认值为0;S为cudaStream_t类型,用于设置与内核函数关联的流.S是一个可选参数,默认值0. */// Note: 核函数不支持传入参数为vector的data()指针，需要cudaMalloc和cudaMemcpy，因为vector是在主机内存中bgr2gray << <blocks, threads >> >(dev_src, B2Y, G2Y, R2Y, yuv_shift, width, height, dev_dst);/* cudaDeviceSynchronize: kernel的启动是异步的, 为了定位它是否出错, 一般需要加上cudaDeviceSynchronize函数进行同步; 将会一直处于阻塞状态,直到前面所有请求的任务已经被全部执行完毕,如果前面执行的某个任务失败,将会返回一个错误；当程序中有多个流,并且流之间在某一点需要通信时,那就必须在这一点处加上同步的语句,即cudaDeviceSynchronize；异步启动reference: https://stackoverflow.com/questions/11888772/when-to-call-cudadevicesynchronize */cudaDeviceSynchronize();TIME_END_GPUcudaMemcpy(dst, dev_dst, width * height * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost);// cudaFree: 释放设备上由cudaMalloc函数分配的内存cudaFree(dev_dst);cudaFree(dev_src);return 0;
}

main.cpp:

#include "funset.hpp"
#include <random>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>
#include <string>
#include <algorithm>
#include "common.hpp"int test_image_process_bgr2gray()
{const std::string image_name{ "E:/GitCode/CUDA_Test/test_data/images/lena.png" };cv::Mat mat = cv::imread(image_name);CHECK(mat.data);const int width{ 1513 }, height{ 1473 };cv::resize(mat, mat, cv::Size(width, height));std::unique_ptr<unsigned char[]> data1(new unsigned char[width * height]), data2(new unsigned char[width * height]);float elapsed_time1{ 0.f }, elapsed_time2{ 0.f }; // millisecondsCHECK(bgr2gray_cpu(mat.data, width, height, data1.get(), &elapsed_time1) == 0);CHECK(bgr2gray_gpu(mat.data, width, height, data2.get(), &elapsed_time2) == 0);cv::Mat dst(height, width, CV_8UC1, data1.get());cv::imwrite("E:/GitCode/CUDA_Test/test_data/images/bgr2gray_cpu.png", dst);cv::Mat dst2(height, width, CV_8UC1, data2.get());cv::imwrite("E:/GitCode/CUDA_Test/test_data/images/bgr2gray_gpu.png", dst2);fprintf(stdout, "image bgr to gray: cpu run time: %f ms, gpu run time: %f ms\n", elapsed_time1, elapsed_time2);CHECK(compare_result(data1.get(), data2.get(), width*height) == 0);return 0;
}

执行结果如下：由结果可知，C++和CUDA实现结果是一致的。

GitHub： https://github.com/fengbingchun/CUDA_Test

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