Изменить размер изображения, используя ближайший район с CUDA

Question

Я реализую функцию ядра ближайшей окрестности, чтобы изменить размер входного изображения. Но результат неправильный, и я понятия не имею.

Вот входное изображение

результат неправильный.

Я использую opencv для чтения входного изображения.

cv::Mat image = cv::imread("/home/tumh/test.jpg");
unsigned char* data = image.data;
int outH, outW;
float *out_data_host = test(data, image.rows, image.cols, outH, outW);
cv::Mat out_image(outH, outW, CV_32FC3);
memcpy(out_image.data, out_data_host, outH * outW * 3 * sizeof(float));

float* test(unsigned char* in_data_host, const int &inH, const int &inW, int &outH, int &outW) {
// get the output size
int im_size_min = std::min(inW, inH);
int im_size_max = std::max(inW, inH);

float scale_factor = static_cast<float>(640) / im_size_min;
float im_scale_x = std::floor(inW * scale_factor / 64) * 64 / inW;
float im_scale_y = std::floor(inH * scale_factor / 64) * 64 / inH;

outW = inW * im_scale_x;
outH = inH * im_scale_y;

int channel = 3;

unsigned char* in_data_dev;
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&in_data_dev,  sizeof(unsigned char) * channel * inH * inW));
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(in_data_dev, in_data_host, 1 * sizeof(unsigned char) * channel * inH * inW, cudaMemcpyHostToDevice));

// image pre process
const float2 scale = make_float2( im_scale_x, im_scale_y);
float * out_buffer = NULL;
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&out_buffer,  sizeof(float) * channel * outH * outW));
float *out_data_host = new float[sizeof(float) * channel * outH * outW];
const dim3 threads(32, 32);
const dim3 block(iDivUp(outW, threads.x), iDivUp(outW, threads.y));
gpuPreImageNet<<<block, threads>>>(scale, in_data_dev, inW, out_buffer, outW, outH);
CUDA_CHECK(cudaFree(in_data_dev));
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(out_data_host, out_buffer, sizeof(float) * channel * outH * outW, cudaMemcpyDeviceToHost));
CUDA_CHECK(cudaFree(out_buffer));
return out_data_host;
}

Вот функция изменения размера ядра

__global__ void gpuPreImageNet( float2 scale, unsigned char* input, int iWidth, float* output, int oWidth, int oHeight )
{
 const int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 const int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
 const int n = oWidth * oHeight;
 int channel = 3;

 if( x >= oWidth || y >= oHeight )
   return;

 const int dx = ((float)x * scale.x);
 const int dy = ((float)y * scale.y);

 const unsigned char* px  = input +  dy * iWidth * channel + dx * channel ;

 const float3 bgr = make_float3(*(px + 0),  *(px + 1), *(px + 2));

 output[channel * y * oWidth + channel * x + 0] = bgr.x;
 output[channel * y * oWidth + channel * x + 1] = bgr.y;
 output[channel * y * oWidth + channel * x + 2] = bgr.z;
}

Большая часть реализации от https://github.com/soulsheng/ResizeNN/blob/master/resizeCUDA/resizeNN.cu

Есть идеи?

Answer 1

Возможно, вы наблюдаете проблему неинициализированной памяти.

Поскольку я понимаю ваш код, распределение out_data_host слишком велико

new float[sizeof(float) * channel * outH * outW];

должно быть

new float[channel * outH * outW]

Тогда out_buffer не инициализирован, добавьте cudaMemset после строки cudaMalloc.

Чтобы уточнить свой код, поскольку вы уже используете OpenCV для загрузки изображений, почему бы вам не использовать opencv для изменения размера ваших изображений?

cv::resize // Host side method is probably better since you'll have less data copied through PCI-Express
// or
cv::cuda::resize