modules/gpu/src/cuda/blend.cu

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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  19 //
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  21 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  22 //
  23 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  24 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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  26 //
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  29 //
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  38 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  39 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  40 //
  41 //M*/
  42
  43 #if !defined CUDA_DISABLER
  44
  45 #include "internal_shared.hpp"
  46
  47 namespace cv { namespace gpu { namespace device
  48 {
  49     namespace blend
  50     {
  51         template <typename T>
  52         __global__ void blendLinearKernel(int rows, int cols, int cn, const PtrStep<T> img1, const PtrStep<T> img2,
  53                                           const PtrStepf weights1, const PtrStepf weights2, PtrStep<T> result)
  54         {
  55             int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  56             int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  57
  58             if (y < rows && x < cols)
  59             {
  60                 int x_ = x / cn;
  61                 float w1 = weights1.ptr(y)[x_];
  62                 float w2 = weights2.ptr(y)[x_];
  63                 T p1 = img1.ptr(y)[x];
  64                 T p2 = img2.ptr(y)[x];
  65                 result.ptr(y)[x] = (p1 * w1 + p2 * w2) / (w1 + w2 + 1e-5f);
  66             }
  67         }
  68
  69         template <typename T>
  70         void blendLinearCaller(int rows, int cols, int cn, PtrStep<T> img1, PtrStep<T> img2, PtrStepf weights1, PtrStepf weights2, PtrStep<T> result, cudaStream_t stream)
  71         {
  72             dim3 threads(16, 16);
  73             dim3 grid(divUp(cols * cn, threads.x), divUp(rows, threads.y));
  74
  75             blendLinearKernel<<<grid, threads, 0, stream>>>(rows, cols * cn, cn, img1, img2, weights1, weights2, result);
  76             cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
  77
  78             if (stream == 0)
  79                 cudaSafeCall(cudaDeviceSynchronize());
  80         }
  81
  82         template void blendLinearCaller<uchar>(int, int, int, PtrStep<uchar>, PtrStep<uchar>, PtrStepf, PtrStepf, PtrStep<uchar>, cudaStream_t stream);
  83         template void blendLinearCaller<float>(int, int, int, PtrStep<float>, PtrStep<float>, PtrStepf, PtrStepf, PtrStep<float>, cudaStream_t stream);
  84
  85
  86         __global__ void blendLinearKernel8UC4(int rows, int cols, const PtrStepb img1, const PtrStepb img2,
  87                                               const PtrStepf weights1, const PtrStepf weights2, PtrStepb result)
  88         {
  89             int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  90             int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  91
  92             if (y < rows && x < cols)
  93             {
  94                 float w1 = weights1.ptr(y)[x];
  95                 float w2 = weights2.ptr(y)[x];
  96                 float sum_inv = 1.f / (w1 + w2 + 1e-5f);
  97                 w1 *= sum_inv;
  98                 w2 *= sum_inv;
  99                 uchar4 p1 = ((const uchar4*)img1.ptr(y))[x];
 100                 uchar4 p2 = ((const uchar4*)img2.ptr(y))[x];
 101                 ((uchar4*)result.ptr(y))[x] = make_uchar4(p1.x * w1 + p2.x * w2, p1.y * w1 + p2.y * w2,
 102                                                           p1.z * w1 + p2.z * w2, p1.w * w1 + p2.w * w2);
 103             }
 104         }
 105
 106         void blendLinearCaller8UC4(int rows, int cols, PtrStepb img1, PtrStepb img2, PtrStepf weights1, PtrStepf weights2, PtrStepb result, cudaStream_t stream)
 107         {
 108             dim3 threads(16, 16);
 109             dim3 grid(divUp(cols, threads.x), divUp(rows, threads.y));
 110
 111             blendLinearKernel8UC4<<<grid, threads, 0, stream>>>(rows, cols, img1, img2, weights1, weights2, result);
 112             cudaSafeCall( cudaGetLastError() );
 113
 114             if (stream == 0)
 115                 cudaSafeCall(cudaDeviceSynchronize());
 116         }
 117     } // namespace blend
 118 }}} // namespace cv { namespace gpu { namespace device
 119
 120
 121 #endif /* CUDA_DISABLER */