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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

在主机端（Host）检查 CUDA API 调用是否返回错误，并在出错时打印错误信息和调用堆栈，然后终止程序。
它类似于标准的 CUDA 错误检查宏（如常见的 cudaCheckError() 或 checkCudaErrors()），但它是 OpenCV 内部实现的一个封装。

函数原型

__host__ __forceinline__ void cv::cudev::checkCudaError 	
(cudaError_t  	err,const char *  	file,const int  	line,const char *  	func 
) 		

参数

参数名	类型	描述
err	cudaError_t	CUDA API 返回的错误码（如 cudaSuccess, cudaErrorMemoryAllocation 等）
file	const char*	当前源文件名（通常由 FILE 宏传入）
line	int	当前行号（通常由 LINE 宏传入）
func	const char*	当前函数名（可选，可以传入 FUNCTION 或 “”）

代码示例

#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudev/common.hpp> // 包含 checkCudaError 和 CV_CUDEV_SAFE_CALL
#include <iostream>using namespace cv::cudev;// 示例函数：分配 GPU 内存并进行简单操作
void testGpuMemory() {float* d_data = nullptr;size_t size = 1024 * 1024 * 10; // 分配 10MB 空间（合理大小）std::cout << "Allocating GPU memory..." << std::endl;CV_CUDEV_SAFE_CALL(cudaMalloc(&d_data, size));std::cout << "Setting memory to zero..." << std::endl;CV_CUDEV_SAFE_CALL(cudaMemset(d_data, 0, size));std::cout << "Freeing GPU memory..." << std::endl;cudaFree(d_data);
}int main() {try {testGpuMemory();std::cout << "GPU memory operations succeeded." << std::endl;} catch (...) {std::cerr << "An exception occurred during GPU operation." << std::endl;return -1;}return 0;
}

运行结果

Allocating GPU memory...
Setting memory to zero...
Freeing GPU memory...
GPU memory operations succeeded.