В этом примере показано, как создать код CUDA ® из модели Simulink ®, которая принимает туманное изображение в качестве входных данных и создает дефогированное изображение в качестве выходных данных. Этот пример является типичной реализацией алгоритма устранения тумана. В примере используетсяconv2, im2gray, и imhist(Панель инструментов обработки изображений). Этот пример близко следует примеру Fog Rectification. Этот пример иллюстрирует следующие концепции:
Проверка среды GPU.
Смоделировать приложение для устранения тумана в Simulink с помощью функций обработки изображений.
Сконфигурируйте модель для генерации кода графического процессора.
Создайте исполняемый файл CUDA для модели Simulink.
Необходимый
В этом примере создается CUDA MEX со следующими требованиями сторонних производителей.
Графический процессор NVIDIA ® с поддержкой CUDA и совместимый драйвер.
Дополнительный
Для построений, отличных от MEX, таких как статические, динамические библиотеки или исполняемые файлы, этот пример имеет следующие дополнительные требования.
Инструментарий NVIDIA.
Переменные среды для компиляторов и библиотек. Дополнительные сведения см. в разделах Аппаратное обеспечение сторонних производителей и Настройка необходимых продуктов.
Чтобы убедиться, что компиляторы и библиотеки, необходимые для выполнения этого примера, настроены правильно, используйте coder.checkGpuInstall функция.
envCfg = coder.gpuEnvConfig('host');
envCfg.BasicCodegen = 1;
envCfg.Quiet = 1;
coder.checkGpuInstall(envCfg);
Модель Simulink для выпрямления тумана состоит из Fog Rectification подсистема, которая содержит MATLAB Function блок, который принимает туманное изображение в качестве входного и возвращает дефогированное изображение в качестве выходного. Он использует fog_rectification алгоритм, описанный в примере устранения тумана. При запуске модели Visualization отображает туманное входное изображение и дефогированное выходное изображение.
mdl = 'fog_rectification_model';
open_system(mdl);

Параметры конфигурации модели определяют метод ускорения, используемый при моделировании.
set_param(mdl,'Solver','FixedStepAuto'); set_param(mdl,'GPUAcceleration','on'); set_param(mdl, 'SimulationMode','Normal');
Чтобы построить и смоделировать ускоренную модель графического процессора, выберите команду Выполнить (Run) на вкладке Моделирование (Simulation) или используйте следующую команду MATLAB:
out = sim(mdl);

Установите следующие параметры для создания кода.
set_param(mdl,'TargetLang','C++'); set_param(mdl,'GenerateGPUCode','CUDA'); set_param(mdl,'GPUcuBLAS','on'); set_param(mdl,'GPUcuSOLVER','on'); set_param(mdl,'GPUcuFFT','on');
Создание и построение модели Simulink на главном графическом процессоре с помощью slbuild команда. Генератор кода помещает файлы в папку построения, подпапку с именем fog_rectification_model_ert_rtw в текущей рабочей папке.
status = evalc("slbuild('fog_rectification_model')");
Закройте модель Simulink.
close_system('fog_rectification_model');
bdclose (Simulink) | close_system (Simulink) | get_param (Simulink) | load_system (Simulink) | open_system (Simulink) | save_system (Simulink) | set_param (Simulink) | sim (Simulink) | slbuild (Симулинк)