具有3個通道的nppi調整大小功能得到奇怪的輸出

使用 nppi cuda 庫中的 nppi 幾何變換函式時出現一個奇怪的錯誤。代碼在這里：

#include <nppi.h>
#include <nppi_geometry_transforms.h>

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <vector>

void write(const cv::Mat &mat1, const std::string &path) {
    auto mat2 = cv::Mat(mat1.rows, mat1.cols, CV_8UC4);
    for (int i = 0; i < mat1.rows; i  ) {
        for (int j = 0; j < mat1.cols; j  ) {
            auto &bgra = mat2.at<cv::Vec4b>(i, j);
            auto &rgb = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j);
            bgra[0] = rgb[2];
            bgra[1] = rgb[1];
            bgra[2] = rgb[0];
            bgra[3] = UCHAR_MAX;
        }
    }
    std::vector<int> compression_params;
    compression_params.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    compression_params.push_back(9);
    cv::imwrite(path, mat2, compression_params);
}

int main() {
    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
    auto mat = cv::Mat(256, 256, CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < mat.rows; i  ) {
        for (int j = 0; j < mat.cols; j  ) {
            auto &rgb = mat.at<cv::Vec3b>(i, j);
            rgb[0] = (uint8_t)j;
            rgb[1] = (uint8_t)i;
            rgb[2] = (uint8_t)(UCHAR_MAX - j);
        }
    }
    write(mat, "./test.png");
    uint8_t *gpuBuffer1;
    uint8_t *gpuBuffer2;
    cudaMalloc(&gpuBuffer1, mat.total());
    cudaMalloc(&gpuBuffer2, mat.total());
    cudaMemcpy(gpuBuffer1, mat.data, mat.total(), cudaMemcpyHostToDevice);
    auto status = nppiResize_8u_C3R(
        gpuBuffer1, mat.cols * 3, {.width = mat.cols, .height = mat.rows},
        {.x = 0, .y = 0, .width = mat.cols, .height = mat.rows}, gpuBuffer2,
        mat.cols * 3, {.width = mat.cols, .height = mat.rows},
        {.x = 0, .y = 0, .width = mat.cols, .height = mat.rows},
        NPPI_INTER_NN);
    if (status != NPP_SUCCESS) {
        std::cerr << "Error executing Resize -- code: " << status << std::endl;
    }
    auto mat2 = cv::Mat(mat.rows, mat.cols, CV_8UC3);
    cudaMemcpy(mat2.data, gpuBuffer2, mat.total(), cudaMemcpyDeviceToHost);
    write(mat2, "./test1.png");
}

基本上我顯示彩虹圖片。然后將其寫入 GPU，然后將其調整為完全相同的大小，然后將其復制回主機，然后再次顯示。我得到的是回傳圖片大約 2/3 秒內的亂碼資料。

第一張圖片是輸入圖片。第二個輸入圖片是輸出圖片。

我希望兩張照片是一樣的。

如果我使用偏移量調整 ROI 并更改目標緩沖區的寬度和高度，則調整大小的圖片頂部 1/3 中的像素實際上會正確移動和調整大小。但是圖片的其余部分是亂碼。不知道出了什么問題。有沒有在 cuda nppi 庫或影像處理方面有經驗的人知道發生了什么？

為了方便任何想要編譯它的人，下面包含 CMake 檔案。您必須將 opencv 和 cuda 工具包安裝為 C 庫：

cmake_minimum_required(VERSION 3.18)
project(test_nppi)
enable_language(CUDA)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

find_package(CUDAToolkit REQUIRED)
find_package(OpenCV)

message(STATUS ${CUDAToolkit_INCLUDE_DIRS})
add_executable(test_nppi main.cu)
target_link_libraries(test_nppi ${OpenCV_LIBS} CUDA::nppig)
target_include_directories(test_nppi PUBLIC ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${CUDAToolkit_INCLUDE_DIRS})

set_target_properties(test_nppi PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

我之前用過單通道圖片的 nppi resize 功能，我沒有這個問題。3 通道 nppi 調整大小函式的輸出很奇怪，我想我沒有完全理解輸入引數。由于 3 個顏色通道，Step 乘以 3，但所有其他尺寸只是以像素為單位測量尺寸；并且 src 和 destination 的大小是相同的......不確定我在這里不理解什么。

uj5u.com熱心網友回復：

問題在于它mat.total()等于像素總數，而不是位元組總數。

根據OpenCV 檔案：

total () const
回傳陣列元素的總數。

在您的代碼示例中，mat.total()等于256*256，而總位元組數等于 256*256*3（RGB 每個像素應用 3 個位元組）。
（在 OpenCV 術語中，“陣列元素”相當于影像像素）。

cudaMemcpy(gpuBuffer1, mat.data, mat.total()...只復制總影像位元組的 1/3，因此只有影像資料的上 1/3 有效。

根據這篇文章，計算位元組數的正確方法是：

size_t mat_size_in_bytes = mat.step[0] * mat.rows;

在大多數情況下CV_8UC3，mat.step[0]= mat.cols*3，但為了涵蓋所有情況，我們最好使用mat.step[0].

更正的代碼示例：

#include "nppi.h"
#include "nppi_geometry_transforms.h"

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include <vector>

void write(const cv::Mat& mat1, const std::string& path) {
    auto mat2 = cv::Mat(mat1.rows, mat1.cols, CV_8UC4);
    for (int i = 0; i < mat1.rows; i  ) {
        for (int j = 0; j < mat1.cols; j  ) {
            auto& bgra = mat2.at<cv::Vec4b>(i, j);
            auto& rgb = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j);
            bgra[0] = rgb[2];
            bgra[1] = rgb[1];
            bgra[2] = rgb[0];
            bgra[3] = UCHAR_MAX;
        }
    }
    std::vector<int> compression_params;
    compression_params.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    compression_params.push_back(9);
    cv::imwrite(path, mat2, compression_params);
}

int main() {
    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
    auto mat = cv::Mat(256, 256, CV_8UC3);
    auto mat2 = cv::Mat(mat.rows, mat.cols, CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < mat.rows; i  ) {
        for (int j = 0; j < mat.cols; j  ) {
            auto& rgb = mat.at<cv::Vec3b>(i, j);
            rgb[0] = (uint8_t)j;
            rgb[1] = (uint8_t)i;
            rgb[2] = (uint8_t)(UCHAR_MAX - j);
        }
    }
    write(mat, "./test.png");
    uint8_t* gpuBuffer1;
    uint8_t* gpuBuffer2;
    size_t mat_size_in_bytes = mat.step[0] * mat.rows;  // https://stackoverflow.com/questions/26441072/finding-the-size-in-bytes-of-cvmat
    size_t mat2_size_in_bytes = mat2.step[0] * mat2.rows;
    cudaMalloc(&gpuBuffer1, mat_size_in_bytes);
    cudaMalloc(&gpuBuffer2, mat2_size_in_bytes);
    cudaMemcpy(gpuBuffer1, mat.data, mat_size_in_bytes, cudaMemcpyHostToDevice);

    NppiSize oSrcSize = { mat.cols, mat.rows };
    NppiRect oSrcRectROI = { 0, 0, mat.cols, mat.rows };
    NppiSize oDstSize = { mat2.cols, mat2.rows };
    NppiRect oDstRectROI = { 0, 0, mat2.cols, mat2.rows };

    auto status = nppiResize_8u_C3R(
        gpuBuffer1, mat.step[0], oSrcSize,
        oSrcRectROI, gpuBuffer2,
        mat2.step[0], oDstSize,
        oDstRectROI,
        NPPI_INTER_NN);

    if (status != NPP_SUCCESS) {
        std::cerr << "Error executing Resize -- code: " << status << std::endl;
    }
    
    cudaMemcpy(mat2.data, gpuBuffer2, mat2_size_in_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
    write(mat2, "./test1.png");
}

輸出：

標籤：C opencv 库达 英伟达

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