[英]Unhandled exception with cudaMemcpy2D
我是 C++(以及 Cuda 和 OpenCV)的新手,所以对于我这边的任何错误,我深表歉意。 我有一个使用 Cuda 的现有代码。 最近它使用 .png(已解码)作为输入,但现在我使用相机生成实时图像。 这些图像是代码的新输入。 这里是:
using namespace cv;
INT height = 2160;
INT width = 3840;
Mat image(height, width, CV_8UC3);
size_t pitch;
uint8_t* image_gpu;
// capture image
VideoCapture camera(0);
camera.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);
camera.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);
camera.read(image);
// here I checked if image is definitly still a CV_8UC3 Mat with the initial height and width; and it is
cudaMallocPitch(&image_gpu, &pitch, width * 4, height);
// here I use cv::Mat::data to get the pointer to the data of the image:
cudaMemcpy2D(image_gpu, pitch, image.data, width*4, width*4, height, cudaMemcpyHostToDevice);
代码编译但我在最后一行 (cudaMemcpy2D) 得到一个“异常抛出”,错误代码如下: Exception throwed at 0x00007FFE838D6660 (nvcuda.dll) in realtime.exe: 0xC0000005: 访问冲突读取位置 0x00000010101010
谷歌没有给我答案,我不知道从这里开始。
感谢您的任何提示!
将 OpenCV Mat 复制到使用cudaMallocPitch
分配的设备内存的一种相当通用的方法是利用Mat
对象的step
成员。 此外,在分配设备内存时,您必须有一种直观的直觉,即如何分配设备内存以及如何将Mat
对象复制到其中。 这是一个简单的示例,演示了使用VideoCapture
捕获的视频帧的过程。
#include<iostream>
#include<cuda_runtime.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using std::cout;
using std::endl;
size_t getPixelBytes(int type)
{
switch(type)
{
case CV_8UC1:
case CV_8UC3:
return sizeof(uint8_t);
break;
case CV_16UC1:
case CV_16UC3:
return sizeof(uint16_t);
break;
case CV_32FC1:
case CV_32FC3:
return sizeof(float);
break;
case CV_64FC1:
case CV_64FC3:
return sizeof(double);
break;
default:
return 0;
}
}
int main()
{
cv::VideoCapture cap(0);
cv::Mat frame;
if(cap.grab())
{
cap.retrieve(frame);
}
else
{
cout<<"Cannot read video"<<endl;
return -1;
}
uint8_t* gpu_image;
size_t gpu_pitch;
//Get number of bytes occupied by a single pixel. Although VideoCapture mostly returns CV_8UC3 type frame thus pixelBytes is 1 , but just in case.
size_t pixelBytes = getPixelBytes(frame.type());
//Number of actual data bytes occupied by a row.
size_t frameRowBytes = frame.cols * frame.channels * pixelBytes;
//Allocate pitch linear memory on device
cudaMallocPitch(&gpu_image, &gpu_pitch, frameRowBytes , frame.rows);
//Copy memory from frame to device mempry
cudaMemcpy2D(gpu_image, gpu_pitch, frame.ptr(), frame.step, frameRowBytes, frame.rows, cudaMemcpyHostToDevice);
//Rest of the code ...
return 0;
}
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