CUDA小白 - NPP(4) 图像处理 Data Exchange and Initialization（2）

cuda小白
原始API链接 NPP

GPU架构近些年也有不少的变化，具体的可以参考别的博主的介绍，都比较详细。还有一些cuda中的专有名词的含义，可以参考《详解CUDA的Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block、Grid》

常见的NppStatus，可以看这里。

如有问题，请指出，谢谢

Convert Bit Depth

主要分为两个大类，一个是数据类型的扩大（8u/s ->16u/s/f -> 32u/s/f），一个是缩小（32u/s -> 16u/s -> 8u/s）。

// Alpha 表示4维图像在变换的过程中是否影响Aplha通道
// Increase Bit Depth
// _Ctx for nppStreamCtx
// R 和 Rs的区别应该是 s涉及到有符号转换为无符号的时候需要添加,conversion with saturarion(饱和度)
// 例如：
//     nppiCOnvert_8u16u_C1R 就是将uint8_t的单通道图像转换为uint16_t的单通道图像
//     nppiCOnvert_32s32u_C1Rs 就是将int32_t的单通道图像转换为uint32_t的单通道图像
NppStatus nppiConvert_[TYPE1][TYPE2]_[Alpha]C[CHANNEL]R(const TYPE1 *pSrc, 
									                    int nSrcStep,
									                    TYPE2 *pDst,
									                    int nDstStep,
									                    NppiSize oSizeROI,
									                    ...);
// Decreased Bit Depth
// 大致用法与上面的一致
// 可以指定四舍五入的模式以及尺度，如果需要指定一般R的后面会跟上Sfs
// 例如：
//    nppiConvert_32u8u_C1RSfs(..., NppRoundMode , int nScaleFactor);
NppStatus nppiConvert_[TYPE1][TYPE2]_[Alpha]C[CHANNEL]R(const TYPE1 *pSrc, 
									                    int nSrcStep,
									                    TYPE2 *pDst,
									                    int nDstStep,
									                    NppiSize oSizeROI,
									                    ...);
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需要注意的是，所有16f数据类型的数据 在至少是16字节对齐的时候可以达到最优的性能

Scale Bit Depth

对于每个像素值进行scale的操作，同样也分为升和降两种。

// dstPixelValue = dstMinRangeValue + scaleFactor * (srcPixelValue - srcMinRangeValue)

// _Ctx for nppStreamCtx
// Alpha 表示4维图像在变换的过程中是否影响Aplha通道
// ============== Scale To Higher Bit Depth =================
//    1. 8u -> 16u/s || 32 s
NppStatus nppiScale_[TYPE1][TYPE2]_[Alpha]C[CHANNEL]R(const TYPE1 *pSrc, 
									                  int nSrcStep,
									                   TYPE2 *pDst,
									                   int nDstStep,
									                   NppiSize oSizeROI,
									                   ...);

//    2. 8u -> 32f  限定最小值和最大值
NppStatus nppiScale_8u32f_[Alpha]C[CHANNEL]R(const Npp8u *pSrc, 
						                     int nSrcStep,
						                     Npp32f *pDst,
						                     int nDstStep,
						                     NppiSize oSizeROI,
						                     Npp32f nMin,
						                     Npp32f nMax,
						                     ...);
// ============== Scale To Lower Bit Depth =================

//   1. 16u/s -> 8u || 32s -> 8u
NppStatus nppiScale_[TYPE1][TYPE2]_[Alpha]C[CHANNEL]R(const TYPE1 *pSrc, 
									                  int nSrcStep,
									                  TYPE2 *pDst,
									                  int nDstStep,
									                  NppiSize oSizeROI,
									                  NppHintAlgorithm hint,
									                  ...);
//    2. 32f -> 8u  限定最小值和最大值
NppStatus nppiScale_8u32f_[Alpha]C[CHANNEL]R(const Npp8u *pSrc, 
						                     int nSrcStep,
						                     Npp32f *pDst,
						                     int nDstStep,
						                     NppiSize oSizeROI,
						                     Npp32f nMin,
						                     Npp32f nMax,
						                     ...);
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Duplicate Channel

主要是将单个通道的图像重复维多通道图像。

// 以uint8_t的单通道变为三通道
NppStatus nppiDup_8u_C1C3R(const Npp8u *pSrc,
						   int nSrcStep,
						   Npp8u *pDst,
						   int nDstStep,
						   NppiSize oDstSizeROI);
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以一个图像转为灰度图，然后调用接口变为三个通道的图像结果，代码比较简单，这里就不贴了，直接上结果。

Transpose

transpose的功能与matrix的transpose比较类型，沿着图像主对角线完成的图像镜像。

NppStatus nppiTranspose_8u_C3R(const Npp8u *pSrc,
							   int nSrcStep,
							   Npp8u *pDst,
							   int nDstStep,
							   NppiSize oSrcROI);	
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由于代码也比较简单，这里就直接贴出最终的test结果了。

注意：

1. 如果图像的宽高不等，则transpose之后的结果对应的step以及存图的时候需要注意一下正确的尺寸值。

Swap Channels

当前模块的比较常用的就是RGB和BGR的变换

// 以为uint8_t为例，主要的接口有两个，第一个是输入与输出地址不同，第二个是同一个地址
NppStatus nppiSwapChannels_8u_C3R(const Npp8u *pSrc,
								  int nSrcStep,
								  Npp8u *pDst,
								  int nDstStep,
								  NppiSize oSizeROI,
								  const int aDstOrder[3]);
NppStatus nppiSwapChannels_8u_C3IR(Npp8u *pDst,
								   int nDstStep,
								   NppiSize oSizeROI,
								   const int aDstOrder[3]);
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例子也比较简答，使用起来也很方便，这里直接贴结果