CUDA，NPP滤镜

Question

CUDA NPP库支持使用nppiFilter_8u_C1R命令过滤图像，但不断收到错误。启动并运行boxFilterNPP示例代码我没有任何问题。

eStatusNPP = nppiFilterBox_8u_C1R(oDeviceSrc.data(), oDeviceSrc.pitch(), 
            oDeviceDst.data(), oDeviceDst.pitch(), 
            oSizeROI, oMaskSize, oAnchor); 

但是，如果我改变它使用nppiFilter_8u_C1R代替，eStatusNPP返回错误-24（NPP_TEXTURE_BIND_ERROR）。下面的代码是我对原始boxFilterNPP示例所做的更改。

NppiSize oMaskSize = {5,5}; 
npp::ImageCPU_32s_C1 hostKernel(5,5); 

for(int x = 0 ; x < 5; x++){ 
    for(int y = 0 ; y < 5; y++){ 
     hostKernel.pixels(x,y)[0].x = 1; 
    } 
} 

npp::ImageNPP_32s_C1 pKernel(hostKernel); 

Npp32s nDivisor = 1; 

eStatusNPP = nppiFilter_8u_C1R(oDeviceSrc.data(), oDeviceSrc.pitch(), 
           oDeviceDst.data(), oDeviceDst.pitch(), 
           oSizeROI, 
           pKernel.data(), 
           oMaskSize, oAnchor, 
           nDivisor); 

这已经尝试了CUDA 4.2和5.0，与相同的结果。

的代码与预期结果运行时oMaskSize = {1,1}

Answer 1

我有同样的问题，当我保存我的内核为ImageCPU/ImageNPP。

一个好的解决方案是将内核作为传统1D阵列存储在设备上。我试过这个，它给了我很好的结果（并且没有那些不可预测的或垃圾图像）。

感谢Frank Jargstorff为this StackOverflow post提供了一维创意。

NppiSize oMaskSize = {5,5}; 
Npp32s hostKernel[5*5]; 

for(int x = 0 ; x < 5; x++){ 
    for(int y = 0 ; y < 5; y++){ 
     hostKernel[x*5+y] = 1; 
    } 
} 

Npp32s* pKernel; //just a regular 1D array on the GPU 
cudaMalloc((void**)&pKernel, 5 * 5 * sizeof(Npp32s)); 
cudaMemcpy(pKernel, hostKernel, 5 * 5 * sizeof(Npp32s), cudaMemcpyHostToDevice); 

---

使用this original image，这里的模糊的结果，我从你的代码获得与1D核心阵列：

，我用其他参数：

Npp32s nDivisor = 25; 
NppiPoint oAnchor = {4, 4}; 

Answer 2

滤波器应用于掩模向上和向左延伸，即两个功能之间的卷积反转所述第二方向上的数学惯例以下功能。

箱式过滤器罩向下向右延伸，这可能更直观。

在任何情况下，该问题由以下事实：在改变的代码输入图像将不得不在什么实际上将SOURCE [-4，要被采样引起-4），以便计算DESTINATION [0,0 ]。由于输入图像是通过纹理采样器访问的，将源图像指针偏移（-4，-4）会导致出现纹理绑定错误。

解决方法：此问题最简单的解决方法是将锚点设置为（4，4），这将有效地将蒙版向下移动到右侧。您仍然需要知道您想要反转内核数组中的权重（即K[-4, -4] -> K[0, 0],K[0, 0] -> K[-4, -4]等）。

Answer 3

谢谢你的帮助。 了解了这个错误，但我看到一些奇怪的行为。图像会根据我之前运行的程序而变化，图像不会显示我正在发生的事情。

我试图模仿的例子是使用nppiFilter_8u_C1R的nppiFilterBox_8u_C1R，其中我将内核设置为1，将nDivisor设置为内核的总和。

此代码仍然是对boxFilterNPP示例代码的更改。

NppiSize oMaskSize = {5,5}; 
npp::ImageCPU_32s_C1 hostKernel(5,5); 
for(int x = 0 ; x < 5; x++){ 
    for(int y = 0 ; y < 5; y++){ 
     hostKernel.pixels(x,y)[0].x = 1; 
    } 
} 

npp::ImageNPP_32s_C1 pKernel(hostKernel); 
Npp32s nDivisor = 25; 
NppiPoint oAnchor = {4, 4}; 
eStatusNPP = nppiFilter_8u_C1R(oDeviceSrc.data(),oDeviceSrc.pitch(), 
           oDeviceDst.data(), oDeviceDst.pitch(), 
           oSizeROI, 
           pKernel.data(), 
           oMaskSize, oAnchor, 
           nDivisor); 

由于内核只有一个需要反转权重不应该是一个问题。

此代码返回的5种不同的图像显示如下。大多数是最后一个返回。

http://1ordrup.dk/kasper/image/Lena_boxFilter1.jpg 
http://1ordrup.dk/kasper/image/Lena_boxFilter2.jpg 
http://1ordrup.dk/kasper/image/Lena_boxFilter3.jpg 
http://1ordrup.dk/kasper/image/Lena_boxFilter4.jpg 
http://1ordrup.dk/kasper/image/Lena_boxFilter5.jpg 

我认为出现这种情况的原因是，内核未正确initilised或没有使用，伪随机内容用于内核这样的数据。