【高性能计算】opencl语法及相关概念（四）:结合opencv进行图像高斯模糊处理
目录
- 高斯模糊简介
- 主函数：host端
- 设备端函数：mywork.cl
- 效果图对比
高斯模糊简介
高斯模糊是一种常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪点和细节，并实现图像的平滑效果。它是基于高斯函数的卷积操作，通过对每个像素周围的邻域像素进行加权平均来实现模糊效果。
具体而言，高斯模糊通过在图像上滑动一个卷积核，将卷积核与输入图像的对应像素进行一一相乘，并将结果相加，从而产生输出图像的每个像素值。这个卷积核是一个二维高斯函数，它的形状决定了模糊的程度。在高斯函数中，离中心像素越远的像素会被赋予更小的权重，从而降低了离中心像素的贡献，实现模糊的效果。
通过调整高斯核的大小和标准差参数，可以控制模糊的程度。较大的核和较大的标准差会导致更强烈的模糊效果，而较小的核和较小的标准差则会产生更细微的模糊。
主函数：host端
#include 设备端函数：mywork.cl
__kernel void gaussian_filter(__read_only image2d_t srcImg,
__write_only image2d_t dstImg,
sampler_t sampler,
int width, int height)
{
float kernelWeights[9] = { 1.0f, 2.0f, 1.0f,
2.0f, 4.0f, 2.0f,
1.0f, 2.0f, 1.0f };
int2 startImageCoord = (int2) (get_global_id(0) - 1, get_global_id(1) - 1);
int2 endImageCoord = (int2) (get_global_id(0) + 1, get_global_id(1) + 1);
int2 outImageCoord = (int2) (get_global_id(0), get_global_id(1));
if (outImageCoord.x < width && outImageCoord.y < height)
{
int weight = 0;
float4 outColor = (float4)(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
for( int y = startImageCoord.y; y <= endImageCoord.y; y++)
{
for( int x = startImageCoord.x; x <= endImageCoord.x; x++)
{
outColor += convert_float4(read_imageui(srcImg, sampler, (int2)(x, y)))/255.0f * (kernelWeights[weight] / 16.0f);
weight += 1;
}
}
//写入输出图像
//write_imagef(dstImg, outImageCoord, outColor);//正常的高斯模糊后的图像
//write_imagef(dstImg, outImageCoord, (float4)(1.0f,outColor.yzw));//二次处理
float4 multipliedPixel = outColor * 255.0f;
int4 clampedPixel = convert_int4(clamp(multipliedPixel, 0.0f, 255.0f));
write_imagei(dstImg, outImageCoord, clampedPixel);
}
}
int2 是 OpenCL 中的内建类型之一，用于表示二维整数向量。它由两个 int 类型的组成，分别表示 x 和 y 坐标。
read_imagef(srcImg, sampler, (int2)(x, y)) 是一个 OpenCL 内建函数，用于从图像对象中的某个二维点坐标读取指定位置的4通道像素值。
具体来说，read_imagef() 函数的作用是在给定的图像对象 srcImg 中，使用指定的采样器 sampler，读取位于 (x, y) 坐标位置的像素值。
该函数返回一个 float4 类型的像素值，其中的四个分量分别表示红色、绿色、蓝色和透明度（RGBA）。这是一个浮点型的 RGBA 值，范围通常是从 0.0 到 1.0。
注：image2d_t 是 OpenCL 中用于表示二维图像的类型。它并不是用来表示具体的内存类型，而是用来表示一个图像对象的引用。
在 OpenCL 中，图像对象是存储在设备内存中的二维图像数据。image2d_t 类型的对象实际上是对图像数据的引用，可以用于在内核函数中对图像数据进行读取和写入操作。
图像数据可以存储在不同的设备内存类型中，如全局内存、纹理内存等，具体取决于实际的硬件和内存配置。在创建图像对象时，您需要明确指定图像的内存类型，并在内核函数中使用相应的函数进行图像操作。
在内核函数中，可以使用像 read_imagef 和 write_imagef 这样的函数来读取和写入 image2d_t 类型的图像对象。这些函数可以根据图像的内存类型进行相应的操作，以实现对图像数据的读写。
总结来说，image2d_t 并不是一个具体的内存类型，它是用来表示二维图像数据对象的引用，并提供一组操作函数来访问和修改图像数据。具体的图像数据存储在设备的某种内存类型中，如全局内存或纹理内存。
效果图对比
模糊后：
模糊前：
