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一、背景介绍

在现代计算机视觉和深度学习应用中，图像预处理是一个不可或缺的环节。其中，图像缩放是最常见且计算密集的操作之一。OpenCV作为最流行的计算机视觉库，提供了CPU和GPU两种处理方式。

我们在对比某个AI模型在不同硬件平台上推理的结果差异时，发现预处理阶段使用CPU与GPU进行图像缩放存在细微差异。虽然测量到的均方误差(MSE)大于200，但在实际数据集上的模型精度并没有明显下降。

二、基础知识

1、图像缩放算法

图像缩放是将图像从原始尺寸变换到目标尺寸的过程。OpenCV提供了几种插值方法，最常用的是双线性插值(INTER_LINEAR)，它在速度和质量之间提供了良好的平衡。

2、CPU与GPU计算的区别

• CPU(中央处理器)：擅长处理复杂序列任务和逻辑控制
• GPU(图形处理器)：专为并行处理大量简单任务而设计，特别适合图像处理

3、评估指标

• MSE(均方误差)：衡量两幅图像差异程度的指标，值越小表示越相似
• PSNR(峰值信噪比)：基于MSE的图像质量评估指标，值越大表示质量越好
• 处理时间：衡量算法效率的关键指标

三、测试步骤详解

1、 生成测试代码

以下代码创建了一个完整的测试程序，用于比较CPU和GPU版本的图像缩放的差异：

cat > test_resize.cpp << 'EOF'
#include <vector>
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <random>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <cuda_runtime.h>
#include "opencv2/cudaarithm.hpp"
#include "opencv2/cudawarping.hpp"
#include "opencv2/cudaimgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudawarping.hpp>
#include <cmath>// 生成随机图像：创建一个指定大小的随机像素图像，避免使用特定图像文件
cv::Mat generate_random_image(int height, int width) {cv::Mat img(height, width, CV_8UC3); // 创建3通道(RGB)图像std::random_device rd; // 随机数设备std::mt19937 gen(rd()); // 随机数生成器std::uniform_int_distribution<> dis(0, 255); // 均匀分布(0-255)// 遍历每个像素并设置随机值for (int y = 0; y < height; y++)