OpenCV二维Mat数组（二级指针）在CUDA中的使用

　　CUDA用于并行计算非常方便，但是GPU与CPU之间的交互，比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个，动辄达到10-20个，如果能够在CPU中提前把数据组织好，比如使用二维数组，这样能够省去很多参数，在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数，不可避免会影响效率，这个不是今天讨论的重点了。

　　举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用（亲测可用）：

1. 普通二维数组示例：

输入：二维数组A（8行4列）

输出：二维数组C（8行4列）

函数功能：将数组A中的每一个元素加上10，并保存到C中对应位置。

　　这个是一个简单的示例，以一级指针和二级指针开访问二维数组中的数据，主要步骤如下：

（1）为二级指针A、C和一级指针dataA、dataC分配CPU内存。二级指针指向的内存中保存的是一级指针的地址。一级指针指向的内存中保存的是输入、输出数据。

（2）在设备端（GPU）上同样建立二级指针d_A、d_C和一级指针d_dataA、d_dataC，并分配GPU内存，原理同上，不过指向的内存都是GPU中的内存。

（3）通过主机端一级指针dataA将输入数据保存到CPU中的二维数组中。

（4）关键一步：将设备端一级指针的地址，保存到主机端二级指针指向的CPU内存中。

（5）关键一步：使用cudaMemcpy（）函数，将主机端二级指针中的数据（设备端一级指针的地址）拷贝到设备端二级指针指向的GPU内存中。这样在设备端就可以使用二级指针来访问一级指针的地址，然后利用一级指针访问输入数据。也就是A[][]、C[][]的用法。

（6）使用cudaMemcpy（）函数将主机端一级指针指向的CPU内存空间中的输入数据，拷贝到设备端一级指针指向的GPU内存中，这样输入数据就算上传到设备端了。

（7）在核函数addKernel（）中就可以使用二维数组的方法进行数据的读取、运算和写入。

（8）最后将设备端一级指针指向的GPU内存中的输出数据拷贝到主机端一级指针指向的CPU内存中，打印显示即可。

#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

#define Row  8
#define Col 4  

__global__ void addKernel(int **C,  int **A)
{
    int idx = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
    int idy = threadIdx.y + blockDim.y * blockIdx.y;
    if (idx < Col && idy < Row)
    {
        C[idy][idx] = A[idy][idx] + ;
    }
}  

int main()
{
    int **A = (int **)malloc(sizeof(int*) * Row);
    int **C = (int **)malloc(sizeof(int*) * Row);
    int *dataA = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
    int *dataC = (int *)malloc(sizeof(int) * Row * Col);  

    int **d_A;
    int **d_C;
    int *d_dataA;
    int *d_dataC;
    //malloc device memory
    cudaMalloc((void**)&d_A, sizeof(int **) * Row);
    cudaMalloc((void**)&d_C, sizeof(int **) * Row);
    cudaMalloc((void**)&d_dataA, sizeof(int) *Row*Col);
    cudaMalloc((void**)&d_dataC, sizeof(int) *Row*Col);
    //set value
    for (int i = ; i < Row*Col; i++)
    {
        dataA[i] = i+;
    }
    //将主机指针A指向设备数据位置，目的是让设备二级指针能够指向设备数据一级指针
    //A 和 dataA 都传到了设备上，但是二者还没有建立对应关系
    for (int i = ; i < Row; i++)
    {
        A[i] = d_dataA + Col * i;
        C[i] = d_dataC + Col * i;
    }  

    cudaMemcpy(d_A, A, sizeof(int*) * Row, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_C, C, sizeof(int*) * Row, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_dataA, dataA, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice);
    dim3 block(, );
    dim3 grid( (Col + block.x - )/ block.x, (Row + block.y - ) / block.y );
    addKernel << <grid, block >> > (d_C, d_A);
    //拷贝计算数据-一级数据指针
    cudaMemcpy(dataC, d_dataC, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyDeviceToHost);  

    for (int i = ; i < Row*Col; i++)
    {
        if (i%Col == )
        {
            printf("\n");
        }
        printf("%5d", dataC[i]);
    }
    printf("\n");
}  

2.OpenCV中Mat数组示例

输入：图像Lena.jpg

输出：图像moon.jpg

函数功能：求两幅图像加权和

　　原理和上面一样，流程上的差别就是输入的二维数据是下面两幅图像数据，然后在CUDA中进行加权求和。

 

效果如下：

代码在此，以供参考

#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

__global__ void addKernel(uchar **pSrcImg,  uchar* pDstImg, int imgW, int imgH)
{
    int tidx = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
    int tidy = threadIdx.y + blockDim.y * blockIdx.y;
    if (tidx<imgW && tidy<imgH)
    {
        int idx=tidy*imgW+tidx;
        uchar lenaValue=pSrcImg[][idx];
        uchar moonValue=pSrcImg[][idx];
        pDstImg[idx]= uchar(0.5*lenaValue+0.5*moonValue);
    }
}  

int main()
{
    //OpenCV读取两幅图像
    Mat img[];
    img[]=imread("data/lena.jpg", );
    img[]=imread("data/moon.jpg", );
    int imgH=img[].rows;
    int imgW=img[].cols;
    //输出图像
    Mat dstImg=Mat::zeros(imgH, imgW, CV_8UC1);
    //主机指针
    uchar **pImg=(uchar**)malloc(sizeof(uchar*)*); //输入 二级指针

    //设备指针
    uchar **pDevice;//输入 二级指针
    uchar *pDeviceData;//输入 一级指针
    uchar *pDstImgData;//输出图像对应设备指针

    //分配GPU内存
    cudaError err;
    //目标输出图像分配GPU内存
    err=cudaMalloc(&pDstImgData, imgW*imgH*sizeof(uchar));
    //设备二级指针分配GPU内存
    err=cudaMalloc(&pDevice, sizeof(uchar*)*);
    //设备一级指针分配GPU内存
    err=cudaMalloc(&pDeviceData, sizeof(uchar)*imgH*imgW*);

    //关键：主机二级指针指向设备一级指针位置，这样才能使设备的二级指针指向设备的一级指针位置
    for (int i=; i<; i++)
    {
        pImg[i]=pDeviceData+i*imgW*imgH;
    }

    //拷贝数据到GPU
    //拷贝主机二级指针中的元素到设备二级指针指向的GPU位置 （这个二级指针中的元素是设备中一级指针的地址）
    err=cudaMemcpy(pDevice, pImg, sizeof(uchar*)*, cudaMemcpyHostToDevice);
    //拷贝图像数据(主机一级指针指向主机内存) 到 设备一级指针指向的GPU内存中
    err=cudaMemcpy(pDeviceData, img[].data, sizeof(uchar)*imgH*imgW, cudaMemcpyHostToDevice);
    err=cudaMemcpy(pDeviceData+imgH*imgW, img[].data, sizeof(uchar)*imgH*imgW, cudaMemcpyHostToDevice);

    //核函数实现lena图和moon图的简单加权和
    dim3 block(, );
    dim3 grid( (imgW+block.x-)/block.x, (imgH+block.y-)/block.y);
    addKernel<<<grid, block>>>(pDevice, pDstImgData, imgW, imgH);
    cudaThreadSynchronize();

    //拷贝输出图像数据至主机，并写入到本地
    err=cudaMemcpy(dstImg.data, pDstImgData, imgW*imgH*sizeof(uchar), cudaMemcpyDeviceToHost);
    imwrite("data/synThsis.jpg", dstImg);
}