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我想从数组中创建一个 vx_image。假设我有二维数组：

unsigned char img_array[720][1280]={{..},{..}, ... }   // filled with values

我想做

vx_image

这样我就可以执行各种像素级操作。做同样事情的任何其他想法也可以。

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我认为最好的互操作方式是：从 VX(CUDA) 到 CUDA(native) 或 OpenCV(CUDA)，反之亦然。这里给出了一种很好的方法。下面是另一种可能的方式（此代码段摘自 VisionWorks 文档）：

void processImageWithCUDA(vx_image src, vx_image dst)
{
    vx_df_image format = 0;
    vxQueryImage(src, VX_IMAGE_ATTRIBUTE_FORMAT, &format, sizeof(format));
    assert( format == VX_DF_IMAGE_RGB );
    // Get valid region
    vx_rectangle_t rect;
    vxGetValidRegionImage(src, &rect);
    // Map VisionWorks data objects into CUDA device memory
    vx_map_id src_map_id;
    vx_uint8* src_ptr;
    vx_imagepatch_addressing_t src_addr;
    vxMapImagePatch(src, &rect, 0, &src_map_id, &src_addr, (void **)&src_ptr, VX_READ_ONLY, NVX_MEMORY_TYPE_CUDA, 0);
    vx_map_id dst_map_id;
    vx_uint8* dst_ptr;
    vx_imagepatch_addressing_t dst_addr;
    vxMapImagePatch(dst, &rect, 0, &dst_map_id, &dst_addr, (void **)&dst_ptr, VX_WRITE_ONLY, NVX_MEMORY_TYPE_CUDA, 0);
    // Call CUDA function
    cudaStream_t stream = NULL;
    myOperations_image(src_addr.dim_x, src_addr.dim_y,
                       stream);
    cudaStreamSynchronize(stream);
    // Unmap VisionWorks data objects from CUDA device memory
    vxUnmapImagePatch(src, src_map_id);
    vxUnmapImagePatch(dst, dst_map_id);
}

在这两种情况下，我们都不会复制到主机内存，否则会大大降低性能，需要注意的是 myOperations_image() 中的操作也应该保持这个规则。

于 2017-07-26T07:22:27.830 回答
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您可以使用该方法从外部分配的内存vxCreateImageFromHandle中创建一个： https ://www.khronos.org/registry/OpenVX/specs/1.1/html/df/d09/group__group__image.html#ga5abb694617a79024621e3ba95237a109 。vx_image

于 2022-02-10T12:20:14.503 回答