gpu::blur 函数需要更多时间

Question

这是我尝试针对 GPU 优化的函数。 gpu::blur 在这段代码中花费了很长时间。当我运行此代码的普通 CPU 版本时，执行 30 张图像大约需要 1.5 秒（frameToProcess 包含 30 张图像）。当我运行这段代码（它使用 gpu:: 函数和 GpuMat ）时，它需要超过 30 秒。如果我评论 gpu::blur 行，它只需要 0.5 秒来执行。请帮我找出 GPU 版本有什么问题。

void getContourCenters(vector<gpu::GpuMat>  &framesToProcess, vector<pointI>& contourCenter)
{
    size_t j = 0;

    for (int i = 1; i < framesToProcess.size(); i++)
    {

            gpu::GpuMat tempDifferenceImage, tempThresholdImage, tempBlurredImage;
            vector< vector<Point> > contours;
            vector<Vec4i> hierarchy;
            Rect objectBoundingRectangle = Rect(0, 0, 0, 0);
            gpu::absdiff(framesToProcess[i - 1], framesToProcess[i], tempDifferenceImage);
            gpu::threshold(tempDifferenceImage, tempThresholdImage, SENSITIVITY_VALUE, 255, THRESH_BINARY);
            gpu::blur(tempThresholdImage, tempBlurredImage, Size(BLUR_SIZE, BLUR_SIZE));

            Mat contourImage( tempBlurredImage );
            findContours(contourImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
            for (int k = 0; k < contours.size(); ++k)
            {
                    objectBoundingRectangle = boundingRect(contours[k]);
                    int xpos = objectBoundingRectangle.x + objectBoundingRectangle.width / 2;
                    int ypos = objectBoundingRectangle.y + objectBoundingRectangle.height / 2;
                    contourCenter.push_back(mp(xpos, ypos, j++));
            }
    }
}

BLUR_SIZE 是一个值为 50 的常数。图像大小为 992 X 1000，CV_8UC1 类型的图像。我在 Nvidia Tegra K1 上运行。这是另一个版本的代码：

    void getContourCenters(vector<Mat>  &framesToProcess, vector<pointI>& contourCenter)
{    
    size_t j = 0;       
    for (int i = 1; i < framesToProcess.size(); i++)
    {    
                    Mat tempDifferenceImage, tempThresholdImage;
                    vector< vector<Point> > contours;
                    vector<Vec4i> hierarchy;
                    Rect objectBoundingRectangle = Rect(0, 0, 0, 0);
                    absdiff(framesToProcess[i - 1], framesToProcess[i], tempDifferenceImage);
                    threshold(tempDifferenceImage, tempThresholdImage, SENSITIVITY_VALUE, 255, THRESH_BINARY);
                    blur(tempThresholdImage, tempThresholdImage, Size(BLUR_SIZE, BLUR_SIZE));
                    findContours(tempThresholdImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

                    for (int k = 0; k < contours.size(); ++k)
                    {
                            objectBoundingRectangle = boundingRect(contours[k]);
                            int xpos = objectBoundingRectangle.x + objectBoundingRectangle.width / 2;
                            int ypos = objectBoundingRectangle.y + objectBoundingRectangle.height / 2;
                            contourCenter.push_back(mp(xpos, ypos, j++));
                    }           

    }

}

此代码在同一台机器上执行需要 1.5 秒。我想为GPU优化这段代码，写了上面提到的版本，花了30多秒。

Answer 1

所以正如我的 cmets 中所述，OpenCV 已经优化了 Tegra 支持（如果使用了 opencv4tegra 库），所以很可能您的 OpenCV GPU 功能并不是真的“慢”，而是您的“CPU”版本实际上非常快，因为它在内部调用了一些 tegra 优化的函数（而不是使用 CPU）。

从http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2013/presentations/S3411-OpenCV-For-Tegra.pdf可以看出opencv4tegra有几个优化，包括

1. NEON SIMD 指令
2. GLSL 算法，使用 opengl 着色器加速处理
3. Tegra 硬件优化

它们都使用相同的已知“CPU”API。

其他详情请见http://docs.opencv.org/opencv2refman-tegra.pdf

在当前 OpenCV 版本中针对 Tegra 平台优化的 OpenCV 函数列表。优化 涵盖了为以下每个函数指定的最流行的数据类型和操作模式。当一个优化 在数据类型或模式上调用函数 不是 被优化覆盖，调用原始实现。

• cv::absdiff
• cv::add
• cv::addWeighted
• cv::bitwise_and
• cv::bitwise_not
• cv::bitwise_or
• cv::bitwise_xor
• cv::compare
• cv::countNonZero
• cv::Mat::dot
• cv::inRange
• cv::max
• cv::mean
• cv::meanStdDev
• cv::合并
• cv::min
• cv::minMaxLoc
• cv::phase
• cv::reduce
• cv::split
• cv::subtrac
• cv::sum

• cv::Mat::convertTo

• cv::blur

• cv::boxFilter
• cv::Canny
• cv::cvtColor
• cv::扩张
• cv::erode
• cv::filter2D
• cv::GaussianBlur
• cv::积分
• cv::matchTemplate
• cv::medianBlur
• cv::pyrDown
• cv::pyrUp
• cv::resize
• cv::Scharr
• cv::Sobel
• cv::阈值
• cv::warpAffine

• cv::warpPerspective

• cv::FAST

• cv::calcOpticalFlowPyrLK

• cv::buildOpticalFlowPyramid

• cv::detail::createLaplacePyr

• cv::detail::normalizeUsingWeightMap

• cv::detail::BestOf2NearestMatcher::match

• cv::findCirclesGrid

在文档中标记了哪些功能是 GPU 驱动的