- 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
在主机端（Host）检查 CUDA API 调用是否返回错误，并在出错时打印错误信息和调用堆栈，然后终止程序。
它类似于标准的 CUDA 错误检查宏（如常见的 cudaCheckError() 或 checkCudaErrors()），但它是 OpenCV 内部实现的一个封装。
函数原型
__host__ __forceinline__ void cv::cudev::checkCudaError
(
cudaError_t err,
const char * file,
const int line,
const char * func
)
参数
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| err | cudaError_t | CUDA API 返回的错误码（如 cudaSuccess, cudaErrorMemoryAllocation 等） |
| file | const char* | 当前源文件名（通常由 FILE 宏传入） |
| line | int | 当前行号（通常由 LINE 宏传入） |
| func | const char* | 当前函数名（可选，可以传入 FUNCTION 或 “”） |
代码示例
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudev/common.hpp> // 包含 checkCudaError 和 CV_CUDEV_SAFE_CALL
#include <iostream>
using namespace cv::cudev;
// 示例函数：分配 GPU 内存并进行简单操作
void testGpuMemory() {
float* d_data = nullptr;
size_t size = 1024 * 1024 * 10; // 分配 10MB 空间（合理大小）
std::cout << "Allocating GPU memory..." << std::endl;
CV_CUDEV_SAFE_CALL(cudaMalloc(&d_data, size));
std::cout << "Setting memory to zero..." << std::endl;
CV_CUDEV_SAFE_CALL(cudaMemset(d_data, 0, size));
std::cout << "Freeing GPU memory..." << std::endl;
cudaFree(d_data);
}
int main() {
try {
testGpuMemory();
std::cout << "GPU memory operations succeeded." << std::endl;
} catch (...) {
std::cerr << "An exception occurred during GPU operation." << std::endl;
return -1;
}
return 0;
}
运行结果
Allocating GPU memory...
Setting memory to zero...
Freeing GPU memory...
GPU memory operations succeeded.