提取一个连续的 OpenCV cuda::GpuMat？答案

【问题标题】：extract a continuous OpenCV cuda::GpuMat?提取一个连续的 OpenCV cuda::GpuMat？
【发布时间】：2021-05-08 04:16:00
【问题描述】：

我正在尝试将推力算法应用于 cuda::GpuMats 中的数据。不幸的是，OpenCV 基本上从不产生连续的 GpuMat（这几乎破坏了我所有的算法、代码、性能等......）。通常，当我遇到这种主矩阵不连续的场景时，我只是克隆矩阵，通常当矩阵来自另一个矩阵的矩形视图时，主侧矩阵会变得不连续。

这...不适用于 gpu 垫。从字面上看，似乎从来没有连续出现。我不确定 OpenCV 到底发生了什么。我所做的只是：

cv::Mat host(600,400); 
cv::gpu::GpuMat device;
device.upload(host);

cv::gpu::GpuMat continuous;

if(device.isContinuous()){
    continuous = device;
}else{
    continuous = device.clone();
}


//always prints... 
if(!continuous.isContinuous()){
    std::cout << "isn't Continuous\n";
}

如您所见，仅上传数据的行为就会产生不连续的数据...

【问题讨论】：

我认为这是一个选项：docs.opencv.org/3.1.0/d5/d8f/…。它创建了一个可用于 CUDA 推力 API 的迭代器。虽然它可能存在性能问题。我将它用于thrust::minmax_element，它比仅下载到cv::Mat 并在 Jetson Nano 上正常执行要慢。这个问题很可能是因为它使用了除法。也许有更好的实现方式。

标签： c++ opencv matrix gpu

【解决方案1】：

嗨，亲爱的，
要生成连续的GpuMat，您可以使用以下方法之一：

使用 cv::cuda::createContinuous(int rows, int cols, int type, continuous_gpumat) 或其重载。
使用cudaMalloc cuda api调用或类似函数分配一个连续的Cuda内存，然后为这个连续缓冲区构造一个GpuMat header :
// elem_size is depent on data type
int alloc_size = rows*cols*elem_size;
uchar *data = nullptr; cudaError_t status = cudaMalloc(&data, alloc_size);
assert(status==cudaSuccess);
continuous_gpumat = cv::cuda::GpuMat(rows, cols, type, data);
// 在析构函数中：
status = cudaFree(data);
assert(status==cudaSuccess);

【讨论】：