Question

我第一次开始使用OpenCL，我试图为sobel做这个例子此站点的边缘检测 http://www.karlosp.net/blog/2012/05/03/opencl-opencv-sobel-edge-detector/ 但是当运行时，核心数为fps的核心小于15和gpu利用率小于5％如何运行gpu之类的所有线程，如openmp，使利用率低于95％

代码

核心代码

_ kernel void sobel（ _global float * A，__ global float * R，uint width，uint height） {

int globalIdx = get_global_id(0);
int globalIdy = get_global_id(1);
int index = width * globalIdy + globalIdx;
float a,b,c,d,e,f,g,h,i;
float sobelX = 0;
float sobelY = 0;
if(index > width && index < (height*width)-width && (index % width-1) > 0 && (index % width-1) < width-1){
    a = A[index-1-width] * -1.0f;
    b = A[index-0-width] *  0.0f;
    c = A[index+1-width] * +1.0f;
    d = A[index-1] * -2.0f;
    e = A[index-0] *  0.0f;
    f = A[index+1] * +2.0f;
    g = A[index-1+width] * -1.0f;
    h = A[index-0+width] *  0.0f;
    i = A[index+1+width] * +1.0f;
    sobelX = a+b+c+d+e+f+g+h+i;

    a = A[index-1-width] * -1.0f;
    b = A[index-0-width] * -2.0f;
    c = A[index+1-width] * -1.0f;
    d = A[index-1] * 0.0f;
    e = A[index-0] * 0.0f;
    f = A[index+1] * 0.0f;
    g = A[index-1+width] * +1.0f;
    h = A[index-0+width] * +2.0f;
    i = A[index+1+width] * +1.0f;
    sobelY = a+b+c+d+e+f+g+h+i;
}


R[index] = sqrt(pow(sobelX,2) + pow(sobelY,2));

}

Answer 1

您链接的代码有一些低效率（没有特定的顺序）：

在循环内的每个OpenCL调用之后调用clFinish是不必要的。首先，clEnqueueWriteBuffer和clEnqueueReadBuffer都使用阻塞设置为CL_TRUE，即在写/读完成之前它们不会返回（阻塞函数调用的定义）。
在将无符号字符图像发送到GPU之前，将其转换为浮动图像。这不是必需的，因为GPU能够使用unsigned char并且可以根据需要进行类型转换。在CPU上转换为float然后发送到GPU会导致发送4倍的数据量（每个通道每像素4个字节对1个字节）。
你调用cvWaitKey（10），暂停10毫秒等待按键，因此这段代码永远不会超过每秒100帧（小问题）。
RGB到灰度转换可以在GPU上完成，但代价是发送3个无符号字符，因此需要进行权衡，需要进行测试。

您的计时方法也存在缺陷。您的代码测量加载，处理和显示单个帧所花费的时间。处理包括OpenCL和OpenCV组件。您应该分别对这些中的每一个进行基准测试，以确定每个项目需要多长时间，以便您可以准确确定瓶颈所处的位置。

我刚刚想到的是OpenCV从中捕获的相机的帧速率是多少？

OpenCL：如何加速过程映像的fps

1 个答案: