CUDA+OpenCV 绘制朱利亚(Julia)集合图形

Julia集中的元素都是经过简单的迭代计算得到的，很适合用CUDA进行加速。对一个600*600的图像，需要进行360000次迭代计算，所以在CUDA中创建了600*600个线程块（block），每个线程块包含1个线程，并行执行360000次运行，图像的创建和显示通过OpenCV实现：

#include "cuda_runtime.h"
#include <highgui.hpp>using namespace cv;#define DIM 600   //图像长宽struct cuComplex
{float   r;float   i;__device__ cuComplex(float a, float b) : r(a), i(b) {}__device__ float magnitude2(void){return r * r + i * i;}__device__ cuComplex operator*(const cuComplex& a){return cuComplex(r*a.r - i*a.i, i*a.r + r*a.i);}__device__ cuComplex operator+(const cuComplex& a){return cuComplex(r + a.r, i + a.i);}
};__device__ int julia(int x, int y)
{const float scale = 1.5;float jx = scale * (float)(DIM / 2 - x) / (DIM / 2);float jy = scale * (float)(DIM / 2 - y) / (DIM / 2);cuComplex c(0.25, 0.010);cuComplex a(jx, jy);int i = 0;for (i = 0; i < 200; i++){a = a * a + c;if (a.magnitude2() > 1000)return 0;}return 1;
}__global__ void kernel(unsigned char *ptr)
{// map from blockIdx to pixel positionint x = blockIdx.x;int y = blockIdx.y;int offset = x + y * gridDim.x;// now calculate the value at that positionint juliaValue = julia(x, y);ptr[offset * 3 + 0] = 0;ptr[offset * 3 + 1] = 0;ptr[offset * 3 + 2] = 255 * juliaValue;
}// globals needed by the update routine
struct DataBlock
{unsigned char   *dev_bitmap;
};int main(void)
{DataBlock   data;cudaError_t error;Mat image = Mat(DIM, DIM, CV_8UC3, Scalar::all(0));data.dev_bitmap = image.data;unsigned char    *dev_bitmap;error = cudaMalloc((void**)&dev_bitmap, 3 * image.cols*image.rows);data.dev_bitmap = dev_bitmap;dim3    grid(DIM, DIM);kernel << <grid, 1 >> > (dev_bitmap);error = cudaMemcpy(image.data, dev_bitmap,3 * image.cols*image.rows,cudaMemcpyDeviceToHost);error = cudaFree(dev_bitmap);imshow("CUDA For Julia | c(0.25, 0.010)", image);waitKey();
}

c(-0.8,0.156):

c(-0.85,0.06):

c(-0.305,0.60):

c(0.25,0.010):

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