Отчет по лабораторной работе 4 на тему Перевод цветного изображения в градации серого на cuda

• Название: Отчет по лабораторной работе 4 на тему Перевод цветного изображения в градации серого на cuda
• Анкор: laba po RVs
• Дата: 09.11.2021
• Размер: 0.53 Mb.
• Имя файла: RVS_Andreev_4_laba.docx
• Тип: Отчет; #267329

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Ордена Трудового Красного Знамени

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Московский технический университет связи и информатики»

Кафедра математической кибернетики и информационных технологий

Отчет по лабораторной работе №4

на тему «Перевод цветного изображения в градации серого на CUDA»

по дисциплине «Распределенные вычислительные системы»

Выполнил: студент группы

БИБ2003

Андреев А. А.

Руководитель:

Соловьев А. С.

Москва

2021



Оглавлени


Введение 3

Исходный код программы 4

Входные данные……………………………………………………………………………..6

Результат работы программы 6

Вывод 7


Введение

Цель работы: требуется выполнить перевод RGB изображения в изображение в градациях серого, имея следующие входные данные: тройка RGB чисел с плавающей точкой, которую необходимо преобразовать в единственное значение с плавающей точкой – интенсивность серого цвета.
Исходный код программы
Код программы представлен ниже.


#include

#define wbCheck(stmt) \
do { \
cudaError_t err = stmt; \
if (err != cudaSuccess) { \
wbLog(ERROR, "Failed to run stmt ", #stmt); \
wbLog(ERROR, "Got CUDA error ... ", cudaGetErrorString(err)); \
return -1; \
} \
} while (0)


// Местодлявставкикода

#define TILE_WIDTH 16
__global__ void rgb2gray(float *grayImage, float *rgbImage, int channels,

int width, int height) {

int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;

if (x < width && y < height) {

// получаем координату для изображения в градациях серого

int grayOffset = y * width + x;

int rgbOffset = grayOffset * channels;

float r = rgbImage[rgbOffset]; // red value for pixel

float g = rgbImage[rgbOffset + 1]; // green value for pixel

float b = rgbImage[rgbOffset + 2]; // blue value for pixel

// сохраняем изменения масштаба

// умножаем их на константы с плавающей точкой

grayImage[grayOffset] = 0.21f * r + 0.71f * g + 0.07f * b;

}

}
int main(int argc, char *argv[]) {
wbArg_t args;
int imageChannels;
int imageWidth;
int imageHeight;
char *inputImageFile;
wbImage_t inputImage;
wbImage_t outputImage;
float *hostInputImageData;
float *hostOutputImageData;
float *deviceInputImageData;
float *deviceOutputImageData;

args = wbArg_read(argc, argv); /* чтениевходныхаргументов */
inputImageFile = wbArg_getInputFile(args, 0);
inputImage = wbImport(inputImageFile);
imageWidth = wbImage_getWidth(inputImage);
imageHeight = wbImage_getHeight(inputImage);
// Вданнойлабораторнойзначениеравно 3
imageChannels = wbImage_getChannels(inputImage);

// Таккакизображениемонохромное, оносодержиттолько 1 канал
outputImage = wbImage_new(imageWidth, imageHeight, 1);
hostInputImageData = wbImage_getData(inputImage);
hostOutputImageData = wbImage_getData(outputImage);
wbTime_start(GPU, "Doing GPU Computation (memory + compute)");
wbTime_start(GPU, "Doing GPU memory allocation");
cudaMalloc((void **)&deviceInputImageData,
imageWidth * imageHeight * imageChannels * sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&deviceOutputImageData,
imageWidth * imageHeight * sizeof(float));
wbTime_stop(GPU, "Doing GPU memory allocation");
wbTime_start(Copy, "Copying data to the GPU");
cudaMemcpy(deviceInputImageData, hostInputImageData,
imageWidth * imageHeight * imageChannels * sizeof(float),
cudaMemcpyHostToDevice);


wbTime_stop(Copy, "Copying data to the GPU");

///////////////////////////////////////////////////////
wbTime_start(Compute, "Doing the computation on the GPU");

//Местодлявставкикода

dim3 dimGrid(ceil((float)imageWidth / TILE_WIDTH),

ceil((float)imageHeight / TILE_WIDTH));

dim3 dimBlock(TILE_WIDTH, TILE_WIDTH, 1);

rgb2gray<<>>(deviceOutputImageData,

deviceInputImageData, imageChannels,

imageWidth, imageHeight);


wbTime_stop(Compute, "Doing the computation on the GPU");

///////////////////////////////////////////////////////
wbTime_start(Copy, "Copying data from the GPU");
cudaMemcpy(hostOutputImageData, deviceOutputImageData,
imageWidth * imageHeight * sizeof(float),
cudaMemcpyDeviceToHost);
wbTime_stop(Copy, "Copying data from the GPU");
wbTime_stop(GPU, "Doing GPU Computation (memory + compute)");
wbSolution(args, outputImage);
cudaFree(deviceInputImageData);
cudaFree(deviceOutputImageData);
wbImage_delete(outputImage);
wbImage_delete(inputImage);

return 0;
}
Входные данные

Рис. 1 - Исходное изображение
Результат работы программы

Рис. 2 - Изображение после выполнения кода



Рис. 3 – Снимок экрана работы программы

Вывод

На данной лабораторной работе я выполнил перевод RGB изображения в изображение в градациях серого.
Контрольные вопросы