image-processing - 使用CUDA反转图像时出现未知错误

Question

我开始使用cuda实现一些简单的图像处理，但是我的代码有错误
当我将像素从设备复制到主机时会发生错误

这是我的尝试

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <stdio.h> 
using namespace cv;

unsigned char *h_pixels;
unsigned char *d_pixels;
int bufferSize;
int width,height;

const int BLOCK_SIZE = 32;
Mat image;

void get_pixels(const char* fileName)
{
    image = imread(fileName);
    bufferSize = image.size().width * image.size().height * 3 * sizeof(unsigned char);
    width = image.size().width;
    height = image.size().height;
    h_pixels = new unsigned char[bufferSize];
    memcpy(h_pixels,image.data,bufferSize);
}

__global__ void invert_image(unsigned char* pixels,int width,int height)
{
    int row = blockIdx.y * BLOCK_SIZE + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * BLOCK_SIZE + threadIdx.x;
    int cidx = (row  * width + col) * 3;
    pixels[cidx] = 255 - pixels[cidx]; 
    pixels[cidx + 1] = 255 - pixels[cidx + 1]; 
    pixels[cidx + 2] = 255 - pixels[cidx + 2]; 

}
int main()
{
    get_pixels("D:\\photos\\z.jpg");

    cudaError_t err = cudaMalloc((void**)&d_pixels,bufferSize);
    err =  cudaMemcpy(d_pixels,h_pixels,bufferSize,cudaMemcpyHostToDevice);
    dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE);
    dim3 dimGrid(width/dimBlock.x,height/dimBlock.y);

    invert_image<<<dimBlock,dimGrid>>>(d_pixels,width,height);

    unsigned char *pixels = new unsigned char[bufferSize];


    err= cudaMemcpy(pixels,d_pixels,bufferSize,cudaMemcpyDeviceToHost);// unknown error 
    const char * errStr = cudaGetErrorString(err);
    cudaFree(d_pixels);
    image.data = pixels;
    namedWindow("display image");
    imshow("display image",image);
    waitKey();
    return 0;
}

也如何找出在cuda设备中发生的错误
谢谢你的帮助

Answer 1

首先，请确保正确读取了图像文件。

检查是否使用CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc(..))

分配了设备内存

检查图像的尺寸。如果图像的尺寸不是BLOCKSIZE的倍数，则可能会缺少一些索引，并且图像没有完全反转。

在内核调用之后调用cudaDeviceSynchronize并检查其返回值。

在运行代码而未调用内核时是否出现任何错误？

您没有释放h_pixels，可能会发生内存泄漏。

您可以使用“blockDim.x”而不是在内核中使用BLOCKSIZE。因此计算索引，例如“blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x”

尽量不要触摸内核代码中的内存区域，即注释掉内核处的内存更新(访问像素数组的行)，并检查程序是否继续失败。如果它没有继续失败，则可能是您无法访问。