Question

在Nvidia Performance Primitives (NPP)的CUDA SDK distribution图像处理示例中，图像通常作为ImageCPU个对象存储在CPU上，图像作为ImageNPP个对象存储在GPU上。

boxFilterNPP.cpp是CUDA SDK中使用这些ImageCPU和ImageNPP个对象的示例。

使用像nppiFilter这样的过滤器（卷积）函数时，将过滤器定义为ImageCPU对象是有意义的。但是，我认为没有明确的方法来设置ImageCPU对象的值。

npp::ImageCPU_32f_C1 hostKernel(3,3); //allocate space for 3x3 convolution kernel 

//want to set hostKernel to [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]

hostKernel[0][0] = -1;   //this doesn't compile
hostKernel(0,0) = -1;    //this doesn't compile
hostKernel.at(0,0) = -1; //this doesn't compile

如何手动将值放入ImageCPU对象？

注意：

我实际上并未在代码段中使用nppiFilter;我只是提到nppiFilter作为将值写入ImageCPU对象的激励示例。
boxFilterNPP.cpp示例不涉及直接写入ImageCPU对象，因为nppiFilterBox是使用内置高斯平滑滤镜的nppiFilter的特例（可能像[1 1 1; 1 1 1; 1 1 1]）。

Answer 1

为像素/矩阵指定值：

hostKernel.pixels(0,0)[0].x = -1;

Answer 2

你说：“当使用像nppiFilter这样的过滤器（卷积）函数时，将过滤器定义为ImageCPU对象是有意义的。”

这是错误的，也是个坏主意。图像数据通常以“行填充”格式存储，NPP的CUDA SDK样本附带的图像类确实使用专用的2D内存分配器，在每行的末尾添加填充字节。这样，每行的第一个像素落在64字节对齐的地址上。这样做是出于性能原因（在CPU和GPU上）。

另一方面，用于像nppiFilter这样的原语的内核数组需要紧密包装。这就是为什么显示的代码不起作用的原因。

Answer 3

对于1通道（例如32f_C1），此方法有效：

hostKernel.pixels(0,0) = -1;

在Nvidia NPP ImageCPU对象中设置像素值？

3 个答案: