当前位置：首页 > news >正文

OpenCV CUDA模块中矩阵操作-----矩阵最大最小值查找函数

news 来源：原创 2025/5/16 6:49:02

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OpenCV的CUDA模块中，矩阵最大最小值查找操作用于快速获取矩阵中的全局最小值、最大值及其位置。这些函数对于图像处理任务特别有用，例如特征检测和阈值处理。

主要函数

1. [查找矩阵的全局最小值和最大值] cv::cuda::minMax

原型

void cv::cuda::minMax
(InputArray src,          // 输入数组（通常是 cv::cuda::GpuMat）double* minVal,          // 输出指针，用于接收最小值double* maxVal,          // 输出指针，用于接收最大值InputArray mask = noArray()  // 可选掩码，默认为无掩码
);

参数

src: 输入矩阵。
minVal: 输出指针，用于接收最小值。
maxVal: 输出指针，用于接收最大值。
mask: 可选掩码，指定哪些元素参与计算，默认为无掩码。

2. [查找矩阵的全局最小值、最大值及其位置] cv::cuda::minMaxLoc

原型

void cv::cuda::minMaxLoc
(InputArray src,           // 输入数组double* minVal,           // 输出指针，用于接收最小值double* maxVal,           // 输出指针，用于接收最大值Point* minLoc,            // 输出指针，用于接收最小值的位置坐标Point* maxLoc,            // 输出指针，用于接收最大值的位置坐标InputArray mask = noArray()  // 可选掩码
);

参数

src: 输入矩阵。
minVal: 输出指针，用于接收最小值。
maxVal: 输出指针，用于接收最大值。
minLoc: 输出指针，用于接收最小值的位置坐标。
maxLoc: 输出指针，用于接收最大值的位置坐标。
mask: 可选掩码。

3. [将最小值和最大值写入输出数组] cv::cuda::findMinMax

原型

void cv::cuda::findMinMax
(InputArray src,          // 输入数组OutputArray dst,         // 输出数组，类型为 cv::Scalar，包含最小值和最大值InputArray mask = noArray(),  // 可选掩码Stream& stream = Stream::Null()  // CUDA流用于异步执行（可选）
);

参数

src: 输入矩阵。
dst: 输出数组，类型为cv::Scalar，包含最小值和最大值。
mask: 可选掩码。
stream: CUDA流用于异步执行（可选）。

4. [同时获取最小最大值和它们的位置] cv::cuda::findMinMaxLoc

原型

void cv::cuda::findMinMaxLoc
(InputArray src,          // 输入数组OutputArray minMaxVals,  // 输出数组，包含最小值和最大值OutputArray loc,         // 输出数组，包含最小值和最大值的位置InputArray mask = noArray(),  // 可选掩码Stream& stream = Stream::Null()  // CUDA流用于异步执行（可选）
);

参数

src: 输入矩阵。
minMaxVals: 输出数组，包含最小值和最大值。
loc: 输出数组，包含最小值和最大值的位置。
mask: 可选掩码。
stream: CUDA流用于异步执行（可选）。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 创建测试矩阵（4x4 浮点型）cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 4, 4 ) << 1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10, 11, -12, 13, -14, 15, -16 );// 将矩阵上传到GPUcv::cuda::GpuMat d_mat;d_mat.upload( h_mat );// 方法一：同步接口获取 min/max 及其位置double minVal, maxVal;cv::Point minLoc, maxLoc;cv::cuda::minMaxLoc( d_mat, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc );std::cout << "Min value: " << minVal << "\n";std::cout << "Max value: " << maxVal << "\n";std::cout << "Min location: (" << minLoc.x << ", " << minLoc.y << ")\n";std::cout << "Max location: (" << maxLoc.x << ", " << maxLoc.y << ")\n";// 方法二：异步接口获取 min/max 及其位置cv::cuda::GpuMat d_minMaxVals, d_loc;cv::cuda::findMinMax( d_mat, d_minMaxVals );            // 得到 [min, max]cv::cuda::findMinMaxLoc( d_mat, d_minMaxVals, d_loc );  // 必须传入前一步结果！// 下载数值cv::Mat host_minMaxVals;d_minMaxVals.download( host_minMaxVals );if ( host_minMaxVals.type() != CV_32F || host_minMaxVals.total() != 2 ){std::cerr << "Unexpected type or size for minMaxVals!" << std::endl;return -1;}const float* vals = reinterpret_cast< const float* >( host_minMaxVals.data );std::cout << "Downloaded min value: " << vals[ 0 ] << "\n";std::cout << "Downloaded max value: " << vals[ 1 ] << "\n";// 下载位置cv::Mat host_loc;d_loc.download( host_loc );std::cout << "loc type: " << host_loc.type() << std::endl;std::cout << "loc total elements: " << host_loc.total() << std::endl;if ( host_loc.type() != CV_32SC1 || host_loc.total() != 2 ){std::cerr << "Unexpected type or size for loc! Type: " << host_loc.type() << ", Size: " << host_loc.total() << std::endl;return -1;}const int* locData = host_loc.ptr< int >();std::cout << "Downloaded min location: (" << locData[ 0 ] << ", " << locData[ 1 ] << ")\n";std::cout << "Downloaded max location: (" << locData[ 2 ] << ", " << locData[ 3 ] << ")\n";return 0;
}

运行结果

Min value: -16
Max value: 15
Min location: (3, 3)
Max location: (2, 3)
Downloaded min value: -16
Downloaded max value: 15
loc type: 4
loc total elements: 2
Downloaded min location: (15, 14)
Downloaded max location: (0, 0)