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- 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
cv::cuda::reduce 函数用于对 GPU 上的矩阵沿某个维度进行降维操作，例如求和、取最大值等。此函数支持多种降维操作，并允许指定输出数据类型以及使用 CUDA 流进行异步处理。
函数原型
void cv::cuda::reduce
(InputArray mtx, // 输入矩阵OutputArray vec, // 输出向量int dim, // 降维维度：0表示按列，1表示按行int reduceOp, // 降维操作类型（如SUM, AVG, MAX, MIN）int dtype = -1, // 输出数组的数据类型，默认为输入相同类型Stream &stream = Stream::Null() // 可选 CUDA 流
);
参数
-
mtx: 输入 GPU 矩阵。
-
vec: 输出 GPU 向量。
-
dim: 指定沿哪个维度进行降维：
- 0: 按列降维（结果为行向量）。
- 1: 按行降维（结果为列向量）。
-
reduceOp: 降维操作类型：
- REDUCE_SUM: 求和。
- REDUCE_AVG: 平均值。
- REDUCE_MAX: 最大值。
- REDUCE_MIN: 最小值。
-
dtype: 输出数组的数据类型。默认为与输入相同类型。
-
stream: 可选 CUDA 流对象，用于异步执行。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 创建一个测试矩阵cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 3, 3 ) << 1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f, 9.0f );// 上传到 GPUcv::cuda::GpuMat d_mat;d_mat.upload( h_mat );// 存储降维结果的 GpuMatcv::cuda::GpuMat d_vec;// 创建 CUDA 流cv::cuda::Stream stream;// 沿列方向（dim=0）进行 SUM 操作cv::cuda::reduce( d_mat, d_vec, 0, cv::REDUCE_SUM, -1, stream );stream.waitForCompletion();// 下载结果并显示cv::Mat host_vec_sum_col;d_vec.download( host_vec_sum_col );std::cout << "Sum along columns: \n" << host_vec_sum_col << std::endl;// 沿行方向（dim=1）进行 AVG 操作cv::cuda::reduce( d_mat, d_vec, 1, cv::REDUCE_AVG, -1, stream );stream.waitForCompletion();// 下载结果并显示cv::Mat host_vec_avg_row;d_vec.download( host_vec_avg_row );std::cout << "Average along rows: \n" << host_vec_avg_row << std::endl;return 0;
}
运行结果
Sum along columns:
[12, 15, 18]
Average along rows:
[2;5;8]