无法在 OpenCV GPU (CUDA) 中创建过滤器

Question

系统信息（版本）

• OpenCV => 3.2
• 操作系统/平台 => Windows 10 64 位
• 编译器 => Visual Studio 2015 社区
• CUDA 工具包版本 => 8.0

详细说明

我正在使用基于 GPU 的功能和操作。 我自己构建了支持 CUDA 的 OpenCV，大多数 GPU 功能和操作都运行良好。 但是当涉及到像createGaussianFilter或createSobelFilter这样的过滤器相关函数时，会捕获以下异常：

C:\OpenCV\opencv-3.2.0\modules\cudafilters\src\filtering.cpp:414: error: (-215) rowFilter_:= 0 in function `anonymous-namespace'::SeparableLinearFilter::SeparableLinearFilter

重现代码

// C++ code example
// A very simple snnipet
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudafilters.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    try
    {
        Ptr<cuda::Filter> filterX = cuda::createSobelFilter(CV_64F, CV_64F, 1, 0, 3, 1, BORDER_DEFAULT); // x direction
    }
    catch (cv::Exception& e)
    {
        const char* err_msg = e.what();
        std::cout << "exception caught: " << err_msg << std::endl;
    }

    return 0;
}

Answer 1

您可以在此处找到用于测试 CUDA 版本的 Sober 过滤器的代码。

在我看来，这是 OpenCV 开发人员的选择（CUDA API 允许双精度计算，因为我认为很长一段时间以来）。 CV_64F或双精度浮点不被接受，因为效率较低且精度更高不值得性能下降。 计算机图形学不需要这种精度，因此 GPU 架构具有更多的单精度单位（更多信息， 2010 年）。

另请参阅 CUDA常见问题解答。

注意：游戏 GPU 与专业 GPU 尤其如此（参见此处，2015 年）：

NVIDIA GPU 总结

NVIDIA 的 GTX 系列以其出色的 FP32 性能而闻名，但其 FP64 性能却很差。 性能通常介于 1:24（开普勒）和 1:32（麦克斯韦）之间。 例外情况是 GTX Titan 卡，它模糊了消费类 GTX 系列和专业 Tesla/Quadro 卡之间的界限。

Kepler 架构的 Quadro 和 Tesla 系列卡以 1:3 FP32 提供完整的双精度性能。 然而，对于 Quadro M6000，NVIDIA 决定只提供最低限度的 FP64 性能，只提供 1:32 的 FP32 性能，并宣称 M6000 是最好的显卡，而不是像 Quadro K6000 这样的最好的图形+计算卡。

AMD 显卡

与 FP32 相比，AMD GPU 在 FP64 方面的表现相当出色。 大多数 AMD 卡（包括消费类/游戏系列）将为 FP64 提供 1:3 到 1:8 的 FP32 性能。 此处在这些基准测试中测试的 AMD Tahiti 架构不会遇到与 NVIDIA 的 GTX 系列相同的 FP64 问题，并提供 1:4 的性能。 较新的 Hawaii 架构消费级 GPU 有望提供 1:8 的性能。

FirePro W9100、W8100 和 S9150 将为您提供令人难以置信的 FP64 1:2 FP32 性能。

总体而言，与 NVIDIA 同类产品相比，AMD GPU 以出色的双精度性能比而著称。