OpenCV之gpu 模块. 使用GPU加速的计算机视觉：GPU上的相似度检测(PNSR 和 SSIM) |
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GPU上的相似度检测(PNSR 和 SSIM)
学习目标
在 OpenCV的视频输入和相似度测量 教程中我们已经学习了检测两幅图像相似度的两种方法：PSNR和SSIM。正如我们所看到的，执行这些算法需要相当长的计算时间，其中SSIM（结构相似度）的算法代价相当高昂。然而，OpenCV现在支持Nvidia的CUDA加速，如果你有一块支持CUDA的的Nvidia显卡。您可以将算法改为使用GPU计算从而大幅提高效率。 本教程将提供一个很好的示例来演示如何让OpenCV来使用GPU这些操作。当然在这之前，你应该了解一下如何操作core，highgui 和imgproc 模块。因此我们的目标是: GPU与CPU有什么不同?为PSNR何SSIM编写GPU 代码优化代码以获得最佳性能 源代码你也可以在OPENCV源库文件夹中 samples/cpp/tutorial_code/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity 找到源代码以及一些视频文件或者 从这里下载 。 完整的源码很长（因为其中包含了通过命令行参数进行应用程序和性能测量等无关代码）。因此在这里只出现一部分关键代码。 如果两个输入图像的相似，PSNR 返回一个浮点数在30和50之间，(数值越高，相符程度越高). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2) { Mat s1; absdiff(I1, I2, s1); // |I1 - I2| s1.convertTo(s1, CV_32F); // cannot make a square on 8 bits s1 = s1.mul(s1); // |I1 - I2|^2 Scalar s = sum(s1); // sum elements per channel double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // sum channels if( sse b.gI1.upload(I1); b.gI2.upload(I2); b.gI1.convertTo(b.t1, CV_32F); b.gI2.convertTo(b.t2, CV_32F); gpu::absdiff(b.t1.reshape(1), b.t2.reshape(1), b.gs); gpu::multiply(b.gs, b.gs, b.gs); double sse = gpu::sum(b.gs, b.buf)[0]; if( sse // Data allocations are very expensive on GPU. Use a buffer to solve: allocate once reuse later. gpu::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2; gpu::GpuMat buf; }; double getPSNR_GPU(const Mat& I1, const Mat& I2) { gpu::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2; gI1.upload(I1); gI2.upload(I2); gI1.convertTo(t1, CV_32F); gI2.convertTo(t2, CV_32F); gpu::absdiff(t1.reshape(1), t2.reshape(1), gs); gpu::multiply(gs, gs, gs); Scalar s = gpu::sum(gs); double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; if( sse const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225; /***************************** INITS **********************************/ int d = CV_32F; Mat I1, I2; i1.convertTo(I1, d); // cannot calculate on one byte large values i2.convertTo(I2, d); Mat I2_2 = I2.mul(I2); // I2^2 Mat I1_2 = I1.mul(I1); // I1^2 Mat I1_I2 = I1.mul(I2); // I1 * I2 /*************************** END INITS **********************************/ Mat mu1, mu2; // PRELIMINARY COMPUTING GaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5); GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5); Mat mu1_2 = mu1.mul(mu1); Mat mu2_2 = mu2.mul(mu2); Mat mu1_mu2 = mu1.mul(mu2); Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12; GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5); sigma1_2 -= mu1_2; GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5); sigma2_2 -= mu2_2; GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5); sigma12 -= mu1_mu2; / FORMULA Mat t1, t2, t3; t1 = 2 * mu1_mu2 + C1; t2 = 2 * sigma12 + C2; t3 = t1.mul(t2); // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2)) t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1; t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2; t1 = t1.mul(t2); // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2)) Mat ssim_map; divide(t3, t1, ssim_map); // ssim_map = t3./t1; Scalar mssim = mean( ssim_map ); // mssim = average of ssim map return mssim; } Scalar getMSSIM_GPU( const Mat& i1, const Mat& i2) { const float C1 = 6.5025f, C2 = 58.5225f; /***************************** INITS **********************************/ gpu::GpuMat gI1, gI2, gs1, t1,t2; gI1.upload(i1); gI2.upload(i2); gI1.convertTo(t1, CV_MAKE_TYPE(CV_32F, gI1.channels())); gI2.convertTo(t2, CV_MAKE_TYPE(CV_32F, gI2.channels())); vector vI1, vI2; gpu::split(t1, vI1); gpu::split(t2, vI2); Scalar mssim; for( int i = 0; i // Data allocations are very expensive on GPU. Use a buffer to solve: allocate once reuse later. gpu::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2; gpu::GpuMat I1_2, I2_2, I1_I2; vector vI1, vI2; gpu::GpuMat mu1, mu2; gpu::GpuMat mu1_2, mu2_2, mu1_mu2; gpu::GpuMat sigma1_2, sigma2_2, sigma12; gpu::GpuMat t3; gpu::GpuMat ssim_map; gpu::GpuMat buf; }; Scalar getMSSIM_GPU_optimized( const Mat& i1, const Mat& i2, BufferMSSIM& b) { int cn = i1.channels(); const float C1 = 6.5025f, C2 = 58.5225f; /***************************** INITS **********************************/ b.gI1.upload(i1); b.gI2.upload(i2); gpu::Stream stream; stream.enqueueConvert(b.gI1, b.t1, CV_32F); stream.enqueueConvert(b.gI2, b.t2, CV_32F); gpu::split(b.t1, b.vI1, stream); gpu::split(b.t2, b.vI2, stream); Scalar mssim; for( int i = 0; i |
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