wangrong
2025-03-19 291afb9c81aae1d15d9e3edcea618d0a2e1fc5a6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
#include "../include/preprocess.h"
#include "../include/cuda_utils.h"
 
static uint8_t *img_buffer_host = nullptr;
static uint8_t *img_buffer_device = nullptr;
 
 
__global__ void
warpaffine_kernel(uint8_t *src, int src_line_size, int src_width, int src_height, float *dst, int dst_width,
                  int dst_height, uint8_t const_value_st, AffineMatrix d2s, int edge) {
    int position = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (position >= edge) return;
 
    float m_x1 = d2s.value[0];
    float m_y1 = d2s.value[1];
    float m_z1 = d2s.value[2];
    float m_x2 = d2s.value[3];
    float m_y2 = d2s.value[4];
    float m_z2 = d2s.value[5];
 
    int dx = position % dst_width;
    int dy = position / dst_width;
    float src_x = m_x1 * dx + m_y1 * dy + m_z1 + 0.5f;
    float src_y = m_x2 * dx + m_y2 * dy + m_z2 + 0.5f;
    float c0, c1, c2;
 
    if (src_x <= -1 || src_x >= src_width || src_y <= -1 || src_y >= src_height) {
        // out of range
        c0 = const_value_st;
        c1 = const_value_st;
        c2 = const_value_st;
    } else {
        int y_low = floorf(src_y);
        int x_low = floorf(src_x);
        int y_high = y_low + 1;
        int x_high = x_low + 1;
 
        uint8_t const_value[] = {const_value_st, const_value_st, const_value_st};
        float ly = src_y - y_low;
        float lx = src_x - x_low;
        float hy = 1 - ly;
        float hx = 1 - lx;
        float w1 = hy * hx, w2 = hy * lx, w3 = ly * hx, w4 = ly * lx;
        uint8_t *v1 = const_value;
        uint8_t *v2 = const_value;
        uint8_t *v3 = const_value;
        uint8_t *v4 = const_value;
 
        if (y_low >= 0) {
            if (x_low >= 0)
                v1 = src + y_low * src_line_size + x_low * 3;
 
            if (x_high < src_width)
                v2 = src + y_low * src_line_size + x_high * 3;
        }
 
        if (y_high < src_height) {
            if (x_low >= 0)
                v3 = src + y_high * src_line_size + x_low * 3;
 
            if (x_high < src_width)
                v4 = src + y_high * src_line_size + x_high * 3;
        }
 
        c0 = w1 * v1[0] + w2 * v2[0] + w3 * v3[0] + w4 * v4[0];
        c1 = w1 * v1[1] + w2 * v2[1] + w3 * v3[1] + w4 * v4[1];
        c2 = w1 * v1[2] + w2 * v2[2] + w3 * v3[2] + w4 * v4[2];
    }
 
    // bgr to rgb
    float t = c2;
    c2 = c0;
    c0 = t;
 
    // normalization
    c0 = c0 / 255.0f;
    c1 = c1 / 255.0f;
    c2 = c2 / 255.0f;
 
    // rgbrgbrgb to rrrgggbbb
    int area = dst_width * dst_height;
    float *pdst_c0 = dst + dy * dst_width + dx;
    float *pdst_c1 = pdst_c0 + area;
    float *pdst_c2 = pdst_c1 + area;
    *pdst_c0 = c0;
    *pdst_c1 = c1;
    *pdst_c2 = c2;
}
 
 
 
 
void cuda_preprocess(uint8_t *src, int src_width, int src_height, float *dst, int dst_width, int dst_height,
                     cudaStream_t stream) {
    int img_size = src_width * src_height * 3;
    // copy data to pinned memory
    memcpy(img_buffer_host, src, img_size);
    // copy data to device memory
    CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(img_buffer_device, img_buffer_host, img_size, cudaMemcpyHostToDevice, stream));
 
    AffineMatrix s2d, d2s;
    float scale = std::min(dst_height / (float) src_height, dst_width / (float) src_width);
 
    s2d.value[0] = scale;
    s2d.value[1] = 0;
    s2d.value[2] = -scale * src_width * 0.5 + dst_width * 0.5;
    s2d.value[3] = 0;
    s2d.value[4] = scale;
    s2d.value[5] = -scale * src_height * 0.5 + dst_height * 0.5;
    cv::Mat m2x3_s2d(2, 3, CV_32F, s2d.value);
    cv::Mat m2x3_d2s(2, 3, CV_32F, d2s.value);
    cv::invertAffineTransform(m2x3_s2d, m2x3_d2s);
 
    memcpy(d2s.value, m2x3_d2s.ptr<float>(0), sizeof(d2s.value));
 
    int jobs = dst_height * dst_width;
    int threads = 256;
    int blocks = ceil(jobs / (float) threads);
    warpaffine_kernel<<<blocks, threads, 0, stream>>>(
            img_buffer_device, src_width * 3, src_width,
            src_height, dst, dst_width,
            dst_height, 128, d2s, jobs);
}
 
 
void cuda_batch_preprocess(std::vector<cv::Mat> &img_batch,
                           float *dst, int dst_width, int dst_height,
                           cudaStream_t stream) {
    int dst_size = dst_width * dst_height * 3;
    for (size_t i = 0; i < img_batch.size(); i++) {
        cuda_preprocess(img_batch[i].ptr(), img_batch[i].cols, img_batch[i].rows, &dst[dst_size * i], dst_width,
                        dst_height, stream);
        CUDA_CHECK(cudaStreamSynchronize(stream));
    }
}
 
 
 
 
 
void cuda_preprocess_init(int max_image_size) {
    // prepare input data in pinned memory
    CUDA_CHECK(cudaMallocHost((void **) &img_buffer_host, max_image_size * 3));
    // prepare input data in device memory
    CUDA_CHECK(cudaMalloc((void **) &img_buffer_device, max_image_size * 3));
}
 
void cuda_preprocess_destroy() {
    CUDA_CHECK(cudaFree(img_buffer_device));
    CUDA_CHECK(cudaFreeHost(img_buffer_host));
}