基于Nsight Eclipse Edition的高斯滤波的实现（一）

基于Nsight Eclipse Edition的高斯滤波的实现（一）——CPU代码

首先写了一个在CPU运行的高斯滤波的函数，部分内容参考自博客：CUDA卷积操作—使用constant memory实现高斯滤波

这里我并没有使用高斯卷积核，为了使对比明显，我使用了3×3的全为1的卷积核。

图片的读取和保存，我使用的opencv，这样更简单一些，先给出CPU运行中的代码：

#include "stdio.h"
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

void GaussianFilt(int width,int height,int byteCount,int Gaussian[][3],unsigned char *gray_imgbuf,unsigned char *guassian_imgbuf); //高斯滤波

int main()
{
    //图片读取
    Mat outimage=imread("1.jpg");
    uchar* src_imgbuf=outimage.ptr(0);//图像指针
    int width=outimage.cols, height=outimage.rows, byteCount=outimage.channels();
    int frame=1;  //读入图像数量
    cout<<"width"<"height"<for (int i=1;i<=frame;i++)
    {
        int Gaussian_mask[3][3]={{1,1,1},{1,1,1},{1,1,1}};//总和9

        //输出图像内存分配
        unsigned char *guassian_imgbuf=new unsigned char[width*height*byteCount];

        //对原图高斯模糊
        GaussianFilt(width,height,byteCount,Gaussian_mask,src_imgbuf,guassian_imgbuf);

        //保存输出图片
        Mat out(height, width, outimage.type(), guassian_imgbuf);
        imwrite("test.jpg", out);
        //delete src_imgbuf;//这句话 要注释掉
        delete guassian_imgbuf;
    }
}

void GaussianFilt(int width,int height,int byteCount,int Gaussian[][3],uchar*         src_imgbuf,unsigned char *guassian_imgbuf)
{
    cout<<"width"<"height"<//高斯模糊处理 5层循环处理
    for(int i=0;i//行数，高
    {
        for(int j=0;j//列数
        {
            for(int k=0;kint sum=0;//临时值
                int tempPixelValue=0;
                for (int m=-1;m<=1;m++)
                {
                    for (int n=-1;n<=1;n++)
                    {
                        //边界处理，幽灵元素赋值为零
                        if (i+m<0||j+n<0||i+m>=height||j+n>=width)
                            tempPixelValue=0;
                        else
                            tempPixelValue=*(src_imgbuf+(i+m)*width*byteCount+(j+n)*byteCount+k);
                        sum+=tempPixelValue*Gaussian[m+1][n+1];
                    }
                }
                if (sum/9<0)
                    *(guassian_imgbuf+i*width*byteCount+j*byteCount+k)=0;
                else if(sum/9>255)
                    *(guassian_imgbuf+i*width*byteCount+j*byteCount+k)=255;
                else
                    *(guassian_imgbuf+i*width*byteCount+j*byteCount+k)=sum/9;
            }
        }
    }
}

先对文中代码进行一点说明：
（1）

Mat outimage=imread("1.jpg");
uchar* src_imgbuf=outimage.ptr<uchar>(0);//图像指针

这两句话的意思是，读取图像，并获取指向该图像的指针。
第二句话很重要，src_imgbuf中存放着图像中的数量，我们可以根据src_imgbuf实现对每一个像素的访问。
（2）

//输出图像内存分配
unsigned char *guassian_imgbuf=new unsigned char[width*height*byteCount];
.
.
.
.
delete guassian_imgbuf;

在输出图像的时候，我们先使用new分配一块内存，所以在结束之前，要将该段内存删除掉，而读图像的时候，我们没有使用new分配内存，所以最后不能使用delete进行删除，这是今天出现的第二个错误。编译能成功，但是运行时候,显示错误如图：

（3）
对图像进行高斯滤波处理之后，图像的数据存储在guassian_imgbuf里面，我们要将图片写出保存，代码如下：

/保存输出图片
Mat out(height, width, outimage.type(), guassian_imgbuf);
imwrite("test.jpg", out);

查看oponcv文档中对Mat的定义：
cv::Mat Class Reference

Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)

注意：第一个参数是图像的行数，也就是图像的高height,第二个参数是图像的列数，也就是图像的宽width，不要弄反了。