CUDA Samples: Image Process: BGR to BGR565

时间：2022-08-29 14:41:08

图像像素格式BGR565是每一个像素占2个字节，其中Blue占5位，Green占6位，Red占5位。在OpenCV中，BGR到BGR565的每一个像素的计算公式是：

unsigned short dst = (unsigned short)((B >> 3) | ((G & ~3) << 3) | ((R & ~7) << 8) )

下面分别给出了C++和CUDA实现的测试代码，如下：

bgr2bgr565.cpp:

#include "funset.hpp"
#include <chrono>
#include "common.hpp"

int bgr2bgr565_cpu(const unsigned char* src, int width, int height, unsigned char* dst, float* elapsed_time)
{
	TIME_START_CPU

	for (int y = 0; y < height; ++y) {
		const unsigned char* p1 = src + y * width * 3;
		unsigned char* p2 = dst + y * width * 2;

		for (int x = 0; x < width; ++x, p1+=3) {
			((unsigned short*)p2)[x] = (unsigned short)((p1[0] >> 3) | ((p1[1] & ~3) << 3) | ((p1[2] & ~7) << 8));
		}
	}

	TIME_END_CPU

	return 0;
}
bgr2bgr565.cu: 

#include "funset.hpp"
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include "common.hpp"

/* __global__: 函数类型限定符;在设备上运行;在主机端调用,计算能力3.2及以上可以在
设备端调用;声明的函数的返回值必须是void类型;对此类型函数的调用是异步的,即在
设备完全完成它的运行之前就返回了;对此类型函数的调用必须指定执行配置,即用于在
设备上执行函数时的grid和block的维度,以及相关的流(即插入<<<   >>>运算符);
a kernel,表示此函数为内核函数(运行在GPU上的CUDA并行计算函数称为kernel(内核函
数),内核函数必须通过__global__函数类型限定符定义);*/
__global__ static void bgr2bgr565(const unsigned char* src, int width, int height, unsigned char* dst)
{
	/* gridDim: 内置变量,用于描述线程网格的维度,对于所有线程块来说,这个
	变量是一个常数,用来保存线程格每一维的大小,即每个线程格中线程块的数量.
	一个grid为三维,为dim3类型；
	blockDim: 内置变量,用于说明每个block的维度与尺寸.为dim3类型,包含
	了block在三个维度上的尺寸信息;对于所有线程块来说,这个变量是一个常数,
	保存的是线程块中每一维的线程数量;
	blockIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程块的索引;用
	于说明当前thread所在的block在整个grid中的位置,blockIdx.x取值范围是
	[0,gridDim.x-1],blockIdx.y取值范围是[0, gridDim.y-1].为uint3类型,
	包含了一个block在grid中各个维度上的索引信息;
	threadIdx: 内置变量,变量中包含的值就是当前执行设备代码的线程索引;用于
	说明当前thread在block中的位置;如果线程是一维的可获取threadIdx.x,如果
	是二维的还可获取threadIdx.y,如果是三维的还可获取threadIdx.z;为uint3类 
	型,包含了一个thread在block中各个维度的索引信息 */
	int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
	int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;

	//if (x == 0 && y == 0) {
	//	printf("%d, %d\n", width, height);
	//}

	if (x < width && y < height) { 
		const unsigned char* p = src + (y * width * 3 + x * 3);
		((unsigned short*)dst)[y * width + x] = (unsigned short)((p[0] >> 3) | ((p[1] & ~3) << 3) | ((p[2] & ~7) << 8));
	}
}

int bgr2bgr565_gpu(const unsigned char* src, int width, int height, unsigned char* dst, float* elapsed_time)
{
	unsigned char *dev_src{ nullptr }, *dev_dst{ nullptr };
	// cudaMalloc: 在设备端分配内存
	cudaMalloc(&dev_src, width * height * 3 * sizeof(unsigned char));
	cudaMalloc(&dev_dst, width * height * 2 * sizeof(unsigned char));
	/* cudaMemcpy: 在主机端和设备端拷贝数据,此函数第四个参数仅能是下面之一:
	(1). cudaMemcpyHostToHost: 拷贝数据从主机端到主机端
	(2). cudaMemcpyHostToDevice: 拷贝数据从主机端到设备端
	(3). cudaMemcpyDeviceToHost: 拷贝数据从设备端到主机端
	(4). cudaMemcpyDeviceToDevice: 拷贝数据从设备端到设备端
	(5). cudaMemcpyDefault: 从指针值自动推断拷贝数据方向,需要支持
	统一虚拟寻址(CUDA6.0及以上版本)
	cudaMemcpy函数对于主机是同步的 */
	cudaMemcpy(dev_src, src, width * height * 3 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice);
	/* cudaMemset: 存储器初始化函数,在GPU内存上执行。用指定的值初始化或设置
	设备内存 */
	cudaMemset(dev_dst, 0, width * height * 2 * sizeof(unsigned char));

	TIME_START_GPU

	/* dim3: 基于uint3定义的内置矢量类型，相当于由3个unsigned int类型组成的
	结构体，可表示一个三维数组，在定义dim3类型变量时，凡是没有赋值的元素都
	会被赋予默认值1 */
	// Note：每一个线程块支持的最大线程数量为1024，即threads.x*threads.y必须小于等于1024
	dim3 threads(32, 32);
	dim3 blocks((width + 31) / 32, (height + 31) / 32);

	/* <<< >>>: 为CUDA引入的运算符,指定线程网格和线程块维度等,传递执行参
	数给CUDA编译器和运行时系统,用于说明内核函数中的线程数量,以及线程是如何
	组织的;尖括号中这些参数并不是传递给设备代码的参数,而是告诉运行时如何
	启动设备代码,传递给设备代码本身的参数是放在圆括号中传递的,就像标准的函
	数调用一样;不同计算能力的设备对线程的总数和组织方式有不同的约束;必须
	先为kernel中用到的数组或变量分配好足够的空间,再调用kernel函数,否则在
	GPU计算时会发生错误,例如越界等 ;
	使用运行时API时,需要在调用的内核函数名与参数列表直接以<<<Dg,Db,Ns,S>>>
	的形式设置执行配置,其中：Dg是一个dim3型变量,用于设置grid的维度和各个
	维度上的尺寸.设置好Dg后,grid中将有Dg.x*Dg.y*Dg.z个block;Db是
	一个dim3型变量,用于设置block的维度和各个维度上的尺寸.设置好Db后,每个
	block中将有Db.x*Db.y*Db.z个thread;Ns是一个size_t型变量,指定各块为此调
	用动态分配的共享存储器大小,这些动态分配的存储器可供声明为外部数组
	(extern __shared__)的其他任何变量使用;Ns是一个可选参数,默认值为0;S为
	cudaStream_t类型,用于设置与内核函数关联的流.S是一个可选参数,默认值0. */
	// Note: 核函数不支持传入参数为vector的data()指针，需要cudaMalloc和cudaMemcpy，因为vector是在主机内存中
	bgr2bgr565 << <blocks, threads >> >(dev_src, width, height, dev_dst);

	/* cudaDeviceSynchronize: kernel的启动是异步的, 为了定位它是否出错, 一
	般需要加上cudaDeviceSynchronize函数进行同步; 将会一直处于阻塞状态,直到
	前面所有请求的任务已经被全部执行完毕,如果前面执行的某个任务失败,将会
	返回一个错误；当程序中有多个流,并且流之间在某一点需要通信时,那就必须
	在这一点处加上同步的语句,即cudaDeviceSynchronize；异步启动
	reference: https://*.com/questions/11888772/when-to-call-cudadevicesynchronize */
	cudaDeviceSynchronize();

	TIME_END_GPU

	cudaMemcpy(dst, dev_dst, width * height * 2 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost);

	// cudaFree: 释放设备上由cudaMalloc函数分配的内存
	cudaFree(dev_dst);
	cudaFree(dev_src);

	return 0;
}
main.cpp: 

#include "funset.hpp"
#include <random>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>
#include <string>
#include <algorithm>
#include "common.hpp"

int test_image_process_bgr2bgr565()
{
	const std::string image_name{ "E:/GitCode/CUDA_Test/test_data/images/lena.png" };
	cv::Mat mat = cv::imread(image_name, 1);
	CHECK(mat.data);

	const int width{ 1513 }, height{ 1473 };
	cv::resize(mat, mat, cv::Size(width, height));

	std::unique_ptr<unsigned char[]> data1(new unsigned char[width * height * 2]), data2(new unsigned char[width * height * 2]);
	float elapsed_time1{ 0.f }, elapsed_time2{ 0.f }; // milliseconds

	cv::Mat bgr565;
	cv::cvtColor(mat, bgr565, cv::COLOR_BGR2BGR565);

	CHECK(bgr2bgr565_cpu(mat.data, width, height, data1.get(), &elapsed_time1) == 0);
	CHECK(bgr2bgr565_gpu(mat.data, width, height, data2.get(), &elapsed_time2) == 0);

	fprintf(stdout, "image bgr to bgr565: cpu run time: %f ms, gpu run time: %f ms\n", elapsed_time1, elapsed_time2);

	CHECK(compare_result(data1.get(), bgr565.data, width*height * 2) == 0);
	CHECK(compare_result(data1.get(), data2.get(), width*height*2) == 0);

	return 0;
}
执行结果如下：由结果可得，C++、CUDA、OpenCV三者的结果是完全一致的。

CUDA Samples: Image Process: BGR to BGR565


GitHub： https://github.com/fengbingchun/CUDA_Test

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