OpenCV CUDA模块中矩阵操作------矩阵元素求和

发布于:2025-05-16 ⋅ 阅读:(18) ⋅ 点赞:(0)
  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

在OpenCV的CUDA模块中,矩阵元素求和类函数主要用于计算矩阵元素的总和、绝对值之和以及平方和。这些操作对于图像处理中的特征提取、质量评估等任务非常有用。

主要函数

矩阵所有元素的绝对值之和函数:absSum

原型

Scalar cv::cuda::absSum
(
	InputArray src,
	InputArray mask=noArray()
)

描述

返回矩阵所有元素的绝对值之和。

参数
  • src: 输入矩阵(通常是cv::cuda::GpuMat)。
  • mask: 可选掩码,指定哪些元素参与计算,默认为无掩码。
返回值

返回一个Scalar类型的对象,包含每个通道的绝对值之和。

矩阵所有元素的绝对值之和函数:calcAbsSum

原型
void cv::cuda::calcAbsSum
(
	InputArray src,
	OutputArray dst,
	InputArray mask=noArray(), 
	Stream& stream=Stream::Null()
)
描述

同cv::cuda::absSum,但结果存储在一个输出数组中。

参数
  • src: 输入矩阵。
  • dst: 输出标量,存储计算结果。
  • mask: 可选掩码。
  • stream: CUDA流用于异步执行(可选)。

计算所有元素的平方和函数sqrSum

原型
Scalar cv::cuda::sqrSum
(
	InputArray src,
	InputArray mask=noArray()
)

描述

返回矩阵所有元素的平方和。

参数

  • src: 输入矩阵。
  • mask: 可选掩码。
返回值

返回一个Scalar类型的对象,包含每个通道的平方和。

计算所有元素的平方和函数calcSqrSum

原型
void cv::cuda::calcSqrSum
(
	InputArray src, 
	OutputArray dst, 
	InputArray mask=noArray(), 
	Stream& stream=Stream::Null()
)
描述

同cv::cuda::sqrSum,但结果存储在一个输出数组中。

参数
  • src: 输入矩阵。
  • dst: 输出标量,存储计算结果。
  • mask: 可选掩码。
  • stream: CUDA流用于异步执行(可选)。

计算矩阵所有元素的总和函数sum

原型
Scalar cv::cuda::sum
(
	InputArray src, 
	InputArray mask=noArray()
)
描述

返回矩阵所有元素的总和。

参数
  • src: 输入矩阵。
  • mask: 可选掩码。
返回值

返回一个Scalar类型的对象,包含每个通道的总和。

计算矩阵所有元素的总和函数calcSum

原型
void cv::cuda::calcSum
(
	InputArray src, 
	OutputArray dst, 
	InputArray mask=noArray(), 
	Stream& stream=Stream::Null()
)
描述

同cv::cuda::sum,但结果存储在一个输出数组中。

参数

  • src: 输入矩阵。
  • dst: 输出标量,存储计算结果。
  • mask: 可选掩码。
  • stream: CUDA流用于异步执行(可选)。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 创建一个测试矩阵(4x4浮点型)
    cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 4, 4 ) << 1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10, 11, -12, 13, -14, 15, -16 );

    // 将矩阵上传到GPU
    cv::cuda::GpuMat d_mat;
    d_mat.upload( h_mat );

    // 计算绝对值之和
    cv::Scalar abs_sum = cv::cuda::absSum( d_mat );
    std::cout << "Absolute sum: " << abs_sum[ 0 ] << "\n";

    // 计算平方和
    cv::Scalar sqr_sum = cv::cuda::sqrSum( d_mat );
    std::cout << "Squared sum: " << sqr_sum[ 0 ] << "\n";

    // 计算总和
    cv::Scalar total_sum = cv::cuda::sum( d_mat );
    std::cout << "Total sum: " << total_sum[ 0 ] << "\n";

    // 使用 calcAbsSum 和其他类似函数
    cv::cuda::GpuMat d_abs_sum, d_sqr_sum, d_total_sum;
    cv::cuda::calcAbsSum( d_mat, d_abs_sum );
    cv::cuda::calcSqrSum( d_mat, d_sqr_sum );
    cv::cuda::calcSum( d_mat, d_total_sum );

    // 下载结果回主机
    double host_abs_sum, host_sqr_sum, host_total_sum;
    d_abs_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_abs_sum ) );
    d_sqr_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_sqr_sum ) );
    d_total_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_total_sum ) );

    std::cout << "Downloaded absolute sum: " << host_abs_sum << "\n";
    std::cout << "Downloaded squared sum: " << host_sqr_sum << "\n";
    std::cout << "Downloaded total sum: " << host_total_sum << "\n";

    return 0;
}

运行结果

Absolute sum: 136
Squared sum: 1496
Total sum: -8
Downloaded absolute sum: 136
Downloaded squared sum: 1496
Downloaded total sum: -8