В этом примере показано, как сгенерировать CUDA® MEX из кода MATLAB® и выполнить функцию, соответствующую между двумя изображениями. Этот пример использует matchFeatures функция от Image Processing Toolbox™, чтобы совпадать с дескрипторами функции между двумя изображениями, которые вращаются и масштабируются друг относительно друга. Дескрипторы функции двух изображений обнаружены и извлечены при помощи алгоритма Ускоренных устойчивых функций (SURF).
CUDA включил NVIDIA®, графический процессор с вычисляет возможность 3.2 или выше.
NVIDIA инструментарий CUDA и драйвер.
Computer Vision Toolbox™ для видео средства чтения и средства просмотра используется в примере.
Image Processing Toolbox для чтения и отображения изображений.
Переменные окружения для компиляторов и библиотек. Для получения информации о поддерживаемых версиях компиляторов и библиотек, смотрите Сторонние продукты. Для подготовки переменных окружения смотрите Подготовку Необходимых как условие продуктов.
Чтобы проверить, что компиляторы и библиотеки, необходимые для выполнения этого примера, настраиваются правильно, используйте coder.checkGpuInstall функция.
envCfg = coder.gpuEnvConfig('host');
envCfg.BasicCodegen = 1;
envCfg.Quiet = 1;
coder.checkGpuInstall(envCfg);
В данном примере покажите соответствие, выполняется на двух изображениях, которые вращаются и масштабируются друг относительно друга. Прежде чем два изображения могут быть соответствующими, характерные точки для каждого изображения должны быть обнаружены и извлечены. Следующая функция featureDetectionAndExtraction использует SURF (detectSURFFeatures) детектор локального признака, чтобы обнаружить характерные точки и extractFeatures извлекать функции.
Функциональный featureDetectionAndExtraction возвращает refPoints, который содержит координаты функции ссылочного изображения, qryPoints, содержа координаты функции изображения запроса, refDesc матрица, содержащая ссылку, отображает дескрипторы функции и qryDesc матрица, содержащая запрос, отображает дескрипторы функции.
refPoints = Ссылка отображают координаты функции.
qryPoints = координаты функции Запроса изображений.
refDescFeat = Ссылка отображают дескрипторы функции.
qryDescFeat = дескрипторы функции Запроса изображений.
% Read Image K = imread('cameraman.tif'); % Reference image refImage = imresize(K,3); scale = 0.7; % Scaling the image. J = imresize(refImage, scale); theta = 30.0; % Rotating the image qryImage = imrotate(J,theta); % Query image [refPoints,refDescFeat,qryPoints,qryDescFeat] = featureDetectionAndExtraction(refImage, qryImage);
feature_matching Функция точки входаФункция feature_matching берет характерные точки и дескрипторы функции, извлеченные из двух изображений, и находит соответствие между ними.
type feature_matching
function [matchedRefPoints,matchedQryPoints] = feature_matching(refPoints,refDesc,qryPoints,qryDesc) %#codegen % Copyright 2018 The MathWorks, Inc. coder.gpu.kernelfun; %% Feature Matching [indexPairs,matchMetric] = matchFeatures(refDesc, qryDesc); matchedRefPoints = refPoints(indexPairs(:,1),:); matchedQryPoints = qryPoints(indexPairs(:,2),:);
Поскольку пример работает на хост-системе, создайте объект настройки вызова MEX параметрами по умолчанию. Чтобы избежать аварийного завершения MATLAB, если существуют ошибки времени выполнения в сгенерированном коде, выберите опцию безопасной сборки.
cfg = coder.gpuConfig; cfg.GpuConfig.SafeBuild = 1; codegen -config cfg -args {refPoints,refDescFeat,qryPoints,qryDescFeat} feature_matching -o feature_matching_gpu_mex [matchedRefPoints_gpu,matchedQryPoints_gpu] = feature_matching_gpu_mex(refPoints,refDescFeat,qryPoints,qryDescFeat);
figure;
showMatchedFeatures(refImage, qryImage, matchedRefPoints_gpu, matchedQryPoints_gpu);
title('Putatively Matched Points (Including Outliers)');
