Обнаружение маршрута на графическом процессоре при помощи houghlines Функция
В этом примере показано, как сгенерировать CUDA® MEX для функции MATLAB®, которая может обнаружить и вывести контуры маркера маршрута на изображении. Пример берет изображение RGB, как введено и использует ordfilt2 (Image Processing Toolbox), hough (Image Processing Toolbox), houghpeaks (Image Processing Toolbox) и houghlines Функции (Image Processing Toolbox), которые являются частью Image Processing Toolbox™, чтобы произвести обнаруженное маршрутом выходное изображение.
Сторонние необходимые условия
Необходимый
Этот пример генерирует MEX CUDA и имеет следующие сторонние требования.
CUDA включил NVIDIA® графический процессор и совместимый драйвер.
Дополнительный
Для сборок неMEX, таких как статические, динамические библиотеки или исполняемые файлы, этот пример имеет следующие дополнительные требования.
Инструментарий NVIDIA.
Переменные окружения для компиляторов и библиотек. Для получения дополнительной информации смотрите Стороннее Оборудование и Подготовку Необходимых как условие продуктов.
Проверьте среду графического процессора
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);
lane_detection_houghlines Функция точки входа
lane_detection_houghlines.m функция точки входа берет изображение интенсивности, как введено и возвращает обнаруженное маршрутом изображение.
type lane_detection_houghlines
function [lines] = lane_detection_houghlines(inputImage)%#codegen % Copyright 2019 The MathWorks, Inc. coder.gpu.kernelfun; % Convert RGB image to grayscale image. grayImage = im2gray(inputImage); % Edge detection using ordfilt2. input = grayImage(240:end,1:end); dom = ones(2); minOrder = 1; maxOrder = 4; padopt = 'zeros'; MinImg = ordfilt2(input,minOrder,dom,padopt); MaxImg = ordfilt2(input,maxOrder,dom,padopt); % Edge detected output. outImage = MaxImg - MinImg; BW = imbinarize(outImage); [H,T,R] = hough(BW); P = houghpeaks(H,20,'threshold',1); lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',200,'MinLength',150);
Сгенерируйте MEX CUDA для lane_detection_houghlines Функция
Создайте объект настройки графического процессора кода и запустите codegen функция.
inputImage = imread('highway.png'); inputResizedImage = imresize(inputImage,[480 640]); cfg = coder.gpuConfig('mex'); codegen -args {inputResizedImage} -config cfg lane_detection_houghlines -o lane_detection_houghlines_gpu_mex
Code generation successful.
Запустите сгенерированный MEX CUDA
Запустите сгенерированный lane_detection_houghlines_mex с входом отображают и строят вход и обнаруженные маршрутом изображения.
[lines] = lane_detection_houghlines_gpu_mex(inputResizedImage); % Plot images. inputImageVGAsize = imresize(inputImage,[480 640]); outputImage = imresize(inputImage,[480 640]); p1 = subplot(1, 2, 1); p2 = subplot(1, 2, 2); imshow(inputImageVGAsize, 'Parent', p1); imshow(outputImage, 'Parent', p2);hold on max_len = 0; for k = 1:length(lines) if ((lines(k).theta <= 60 && lines(k).theta >10)||(lines(k).theta <= -10 && lines(k).theta > -50) ) xy = [lines(k).point1; (lines(k).point2)]; plot(xy(:,1),xy(:,2)+240,'LineWidth',2,'Color','green'); % Plot beginning and end of lines. plot(xy(1,1),xy(1,2)+240,'x','LineWidth',2,'Color','yellow'); plot(xy(2,1),xy(2,2)+240,'x','LineWidth',2,'Color','red'); % Determine the endpoints of the longest line segment. len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2); if ( len > max_len) max_len = len; xy_long = xy; end end end title(p1, 'Input Image'); title(p2, 'Lane Detected Output Image');
Смотрите также
Функции
codegen|coder.checkGpuInstall|coder.gpu.constantMemory|coder.gpu.kernel|coder.gpu.kernelfun|gpucoder.matrixMatrixKernel|gpucoder.stencilKernel