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使用OpenCL+OpenCV实现图像旋转(1)

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使用OpenCL+OpenCV实现图像旋转(一)

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最近在学习《OPENCL异构计算》,其中有一个实例是使用OpenCL实现图像旋转。这个实例中并没有涉及读取、保存、显示图像等操作,其中也存在一些小bug。在学习OpenCL之初,完整地实现这个实例还是很有意义的事情。

1、图像旋转原理

所谓图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度,形成一幅新的图像的过程。这个点通常就是图像的中心。

由于是按照中心旋转,所以有这样一个属性:旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.

根据这个属性,可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。

原图像的坐标一般是以左上角为原点的,我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w,高为h,(x0,y0)为原坐标内的一点,转换坐标后的点为(x1,y1)。可以得到:

X0’ = x0 - w/2;

y1’ = -y0 + h/2;

在新的坐标系下,假设点(x0,y0)距离原点的距离为r,点与原点之间的连线与x轴的夹角为b,旋转的角度为a,旋转后的点为(x1,y1), 如下图所示。

使用OpenCL+OpenCV实现图像旋转(1)

那么有以下结论:

x0=r*cosb;y0=r*sinb

x1 = r*cos(b-a) = r*cosb*cosa+r*sinb*sina=x0*cosa+y0*sina;

y1=r*sin(b-a)=r*sinb*cosa-r*cosb*sina=-x0*sina+y0*cosa;

得到了转换后的坐标,我们只需要把这些坐标再转换为原坐标系即可。

x1’ = x1+w/2= x0*cosa+y0*sina+w/2

y1’=-y1+h/2=-(-x0*sina+y0*cosa)+h/2= x0*sina-y0*cosa+h/2

此处的x0/y0是新的坐标系中的值,转换为原坐标系为:

x1’ = x0*cosa+y0*sina+w/2=(x00-w/2)*consa+(-y00+h/2)*sina+w/2

y1’= x0*sina-y0*cosa+h/2=( x00-w/2)*sina-(-y00+h/2)*cosa+h/2

=(y00-h/2)*cosa+( x00-w/2)*sina+h/2

 

2、程序设计

对于图像旋转这个实例,为了处理简单,我将在灰度图上去做旋转。 大致的处理流程如下:

1>     调用OpenCV API imread()读取一张彩色JPEG图片,将它存储在MAT变量中。该变量的data成员中存储着将JPEG图片解码后的RGB数据。

2>     调用OpenCV API cvtColor()将存储RGB数据的MAT变量转换为只存储灰度图像数据的MAT对象。也可以使用函数imread()时直接将JPEG图像解码转换为灰度图像。

3>     MAT对象的成员width和height存储着解码后图像的分辨率信息。根据当前分辨率,分配处理图像时所用的输入buffer和输出buffer。它们都按照存储char型数据进行空间申请。

4>     将MAT对象的成员data中数据copy到输入buffer中。同时将输出buffer初始化为全0。到此,我们调用OpenCV的API所要做的事情告一段落了。接下来就要调用OpenCL的API做事情了。

5>     调用OpenCL API clGetPlatformIDs()直接获取第一个可用的平台信息。该函数一般是先用它获取支持OpenCL平台的数目,然后再次调用它获取某个平台的信息。两次调用,通过传递不同参数区分。

6>     调用OpenCL API clGetDeviceIDs()获取第一个平台中第一个可用的设备。同样,这个函数也可以调用两次,分别获取当前平台的设备数目,再获取某个设备信息。

7>     调用OpenCL API clCreateContext()创建上下文。

8>     调用OpenCL API clCreateCommandQueue()创建host与device之间交互的command队列。

9>     调用OpenCL API clCreateBuffer()在设备端分配存储输入图像的buffer。

10> 调用OpenCL API clEnqueueWriteBuffer()将之前存储灰度图像数据的输入buffer内存copy到设备端buffer中。

11> 调用OpenCL API clCreateBuffer()在设备端分配处理完数据的存储buffer。

12> 调用文件读取函数,将kernel文件ImageRotate.cl中的内容读取到string变量中。

13> 调用OpenCL API clCreateProgramWithSource(),使用kernel的源码创建program对象。

14> 调用OpenCL API clBuildProgram()编译program对象。

15> 调用OpenCL API clCreateKernel(),使用编译完的程序对象创建kernel。

16> 调用OpenCL API clSetKernelArg()为kernel程序传递参数,包括输入输出buffer地址,图像分辨率和sin()\cos()值。

17> 调用OpenCL API clEnqueueNDRangeKernel()执行kernel。

18> 调用OpenCL API clEnqueueReadBuffer,将处理完的图像数据已经从设备端传递到了host端的输出buffer中。

19> 将输出buffer中的数据copy到MAT对象的成员data中。

20> 调用OpenCV API imwrite()将旋转后的灰度图像保存到文件中,编码为JPEG保存起来。

21> 释放输入输出buffer空间,释放OpenCL创建的各个对象。

3、kernel程序代码

我们先看一下kernel程序。Kernel程序是每个work item需要执行的,它需要存储在以cl为后缀的文件中,比如:ImageRotate.cl。

Kernel程序定义如下:

       __kernel void img_rotate(

       __global unsigned char *dest_data,

       __global unsigned char *src_data,

       int W,

       int H,

       float sinTheta,

       float cosTheta)

         有几点需要注意的地方:

1〉  必须带着关键字__kernel;

2〉  返回值必须为void;

3〉  区分清楚所传参数的存储类型,比如带__global表示存储在global memory中;什么都不带的W、H等表示存储在work item的private memory中。

 

Kernel程序如下:

1.	__kernel void img_rotate(  
2.	    __global unsigned char *dest_data,  
3.	    __global unsigned char *src_data,  
4.	    int W,  
5.	    int H,  
6.	    float sinTheta,  
7.	    float cosTheta){  
8.	        //work item gets its index within index space  
9.	        const int ix = get_global_id(0);  
10.	        const int iy = get_global_id(1);  
11.	          
12.	        //calculate location of data to move int (ix, iy)  
13.	        //output decomposition as mentioned  
14.	        float xpos = ((float)(ix - W / 2)) * cosTheta + ((float)(-iy + H / 2)) * sinTheta + W / 2;  
15.	        float ypos = ((float)(ix - W / 2)) * sinTheta + ((float)(iy - H / 2)) * cosTheta + H / 2;  
16.	  
17.	        //bound checking  
18.	        if (((int)xpos >=0) && ((int)xpos < W) &&  
19.	            ((int)ypos >= 0) && ((int)ypos < H)) {  
20.	                dest_data[(int)ypos * W + (int)xpos] = src_data[iy * W + ix];  
21.	        }  
22.	}  

  (未完待续)


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