У меня есть вопрос о функции Convolve в OpenCV с использованием ускорения GPU. Скорость сверток примерно 3,5 быстрее, используя GPUФункция свертки OpenCV и недостающая граница
при работе:
convolve(src_32F, kernel, cresult, false, cbuffer);
Однако границы изображения отсутствуют (в cresult)
Результат превосходен иначе, хотя (размер ядра 60x60)
благодарит
Это путь свертка работы.
Он вычисляет значение каждого пикселя как средневзвешенное значение окружающих. Итак, если вы принимаете во внимание 30 пикселей с каждой стороны, то для всех пикселей, которые ближе к границе изображения, чем 30 пикселей, свертка не определена.
В реализации реализации фильтрующих функций ЦП эти недостающие пиксели дополняются фиктивными значениями на основе данной стратегии (копия, зеркало, пустое и т. Д.).
Что вы можете сделать, это вручную поместить свою матрицу с требуемыми значениями в большую матрицу, фильтровать большую, а затем обрезать ее. Для этого вы можете использовать функцию gpu :: copyMakeBorder().
Hi; Есть ли какой-то метод того, что значения слегка перевернуты. Добавление вручную для меня не является выбором Например, при обработке изображения 320-240 я добавляю 30 к каждому размеру, и результат получается 321-241 (я вручную вычитал один из верхнего и правого. Что я имею в виду с помощью метода например, если келевая сторона четна, тогда исправить, если нечетное не (или что-то) –
Размер ядра должен быть нечетным, потому что он применяется симметрично влево и вправо: n значений влево, n вправо + центр. размер ядра должен быть (2n + 1). Если вы отправляете четное ядро (60/60), возможно, оно просто добавляет один столбец и одну строку в ядро, а также делает то же самое для изображения. – Sam
Но позвольте мне дать вы дружелюбный совет: прежде чем приступать к работе над оптимизацией CUDA и сложными задачами обработки изображений, пожалуйста, прочитайте, поймите и примените основы. Потому что вы не сможете идти вперед таким образом. Итак, google для 'wiki convolution' и читать это действительно, очень осторожно. – Sam