提取一个连续的 OpenCV cuda::GpuMat？

Posted 2023-03-16

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【中文标题】提取一个连续的 OpenCV cuda::GpuMat？【英文标题】：extract a continuous OpenCV cuda::GpuMat? 【发布时间】：2021-05-08 04:16:00 【问题描述】：

我正在尝试将推力算法应用于 cuda::GpuMats 中的数据。不幸的是，OpenCV 基本上从不产生连续的 GpuMat（这几乎破坏了我所有的算法、代码、性能等......）。通常，当我遇到这种主矩阵不连续的场景时，我只是克隆矩阵，通常当矩阵来自另一个矩阵的矩形视图时，主侧矩阵会变得不连续。

这...不适用于 gpu 垫。从字面上看，似乎从来没有连续出现。我不确定 OpenCV 到底发生了什么。我所做的只是：

cv::Mat host(600,400); 
cv::gpu::GpuMat device;
device.upload(host);

cv::gpu::GpuMat continuous;

if(device.isContinuous())
    continuous = device;
else
    continuous = device.clone();



//always prints... 
if(!continuous.isContinuous())
    std::cout << "isn't Continuous\n";

如您所见，仅上传数据的行为就会产生不连续的数据...

【问题讨论】：

我认为这是一个选项：docs.opencv.org/3.1.0/d5/d8f/…。它创建了一个可用于 CUDA 推力 API 的迭代器。虽然它可能存在性能问题。我将它用于thrust::minmax_element，它比仅下载到cv::Mat 并在 Jetson Nano 上正常执行要慢。这个问题很可能是因为它使用了除法。也许有更好的实现方式。 【参考方案1】：

嗨，亲爱的， 要生成连续的GpuMat，您可以使用以下方法之一：

cv::cuda::createContinuous(int rows, int cols, int type, continuous_gpumat)

cudaMalloc

连续缓冲区

GpuMat header

// elem_size is depent on data type

int alloc_size = rows*cols*elem_size;

uchar *data = nullptr;

cudaError_t status = cudaMalloc(&data, alloc_size);

assert(status==cudaSuccess);

continuous_gpumat = cv::cuda::GpuMat(rows, cols, type, data);

status = cudaFree(data);