专注服务于站长和网站的信息平台.wordpress导航标签文件在哪

• 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 CUDA 设备端模拟一个“指向常量值”的虚拟指针访问器，使得你可以像访问数组一样访问一个固定值。
这在某些核函数中非常有用，例如当你希望将一个标量值作为图像或矩阵来使用时（如与卷积核、滤波器结合）。

函数原型

__host__ ConstantPtr<T> cv::cudev::constantPtr 	( 	T  	value	) 	

参数

• value T 要封装为常量访问器的值。

使用场景举例

• 在 CUDA 核函数中将一个标量值当作“全图常量图像”使用；
• 与 filter2D, convolve, 自定义卷积核等结合使用；
• 简化逻辑，统一接口：无论输入是真实图像还是常量图像，都可调用相同的访问器接口。

代码示例

#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudev/ptr2d/constant.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv::cudev;// 核函数：使用 constantPtr 访问一个常量图像
__global__ void fillKernel(const ConstantPtr<uchar> src,uchar* dst,int width,int height) {int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;if (x >= width || y >= height)return;// 无论坐标是什么，都返回常量值dst[y * width + x] = src(y, x);
}int main() {const int width = 640;const int height = 480;const uchar constantValue = 128;// 创建 GPU 图像cv::cuda::GpuMat d_dst(height, width, CV_8UC1);// 使用 constantPtr 封装一个常量值auto constAccessor = constantPtr(constantValue);dim3 block(16, 16);dim3 grid((width + block.x - 1) / block.x,(height + block.y - 1) / block.y);fillKernel<<<grid, block>>>(constAccessor, d_dst.ptr<uchar>(),width, height);// 下载结果cv::Mat h_dst;d_dst.download(h_dst);// 显示图像信息std::cout << "Image size: " << h_dst.size() << ", type: " << h_dst.type() << std::endl;std::cout << "First pixel value: " << static_cast<int>(h_dst.at<uchar>(0, 0)) << std::endl;// 保存图像cv::imwrite("constant_image.png", h_dst);std::cout << "Saved image as 'constant_image.png'" << std::endl;return 0;
}

运行结果

Image size: [640 x 480], type: 0
First pixel value: 128
Saved image as 'constant_image.png'