GPU加速——GPU 上的相似度检查（PNSR 和 SSIM） OpenCV v4.8.0

本教程介绍如何在CUDA GPU上使用OpenCV实现PSNR和SSIM算法，以加速图像相似性计算。首先展示了CPU版本的PSNR和SSIM实现，随后分别提供基础CUDA实现和优化版本（通过缓冲区重用减少内存分配开销）。对于SSIM，教程演示了如何在GPU上分通道处理图像数据。这些优化显著提高了计算速度，尤其适用于大规模图像处理任务。代码示例包含完整的实现细节，包括数据转换、像素操作和性能优化技巧

HIRSHDZ327

193人浏览 · 2025-05-27 18:14:08

HIRSHDZ327 · 2025-05-27 18:14:08 发布

下一个教程：使用带有thrust的 cv::cuda::GpuMat

目标

在 “使用 OpenCV 进行视频输入和相似度测量 ”教程中，我已经介绍了用于检查两幅图像相似性的 PSNR 和 SSIM 方法。正如你所看到的，执行过程需要相当长的时间，尤其是在 SSIM 的情况下。不过，如果 CPU 上的 OpenCV 实现的性能数据不能让您满意，而您的系统中又恰好有一个英伟达™（NVIDIA®）CUDA GPU 设备，那么一切都不是问题。您可以尝试为显卡移植或编写自己的 owm 算法。

本教程将帮助您很好地掌握如何使用 OpenCV 的 GPU 模块进行编码。作为前提条件，您应该已经知道如何处理 core、highgui 和 imgproc 模块。因此，我们的主要目标是

与 CPU 相比有什么不同？
为 PSNR 和 SSIM 创建 GPU 代码
优化代码以获得最高性能

源代码

您也可以在 OpenCV 源代码库的 samples/cpp/tutorial_code/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity 目录中找到源代码和视频文件，或从此处下载。完整的源代码相当长（因为要通过命令行参数和性能测量来控制应用程序）。因此，为避免冗长，这里只介绍函数本身。

PSNR 返回一个浮点数，如果两个输入值在 30 到 50 之间（越高越好），则返回值越大。

double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2)
{
    Mat s1;
    absdiff(I1, I2, s1);       // |I1 - I2|
    s1.convertTo(s1, CV_32F);  // 无法在 8 位上进行平方运算
    s1 = s1.mul(s1);           // |I1 - I2|^2
    Scalar s = sum(s1);         // 每个通道的元素总和
    double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // 通道总和
    if( sse <= 1e-10) // 对于小数值，返回 0
        return 0;
    else
    {
        double  mse =sse /(double)(I1.channels() * I1.total());
        double psnr = 10.0*log10((255*255)/mse);
        return psnr;
    }
}
double getPSNR_CUDA(const Mat& I1, const Mat& I2)
{
    cuda::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2;
    gI1.upload(I1);
    gI2.upload(I2);
    gI1.convertTo(t1, CV_32F);
    gI2.convertTo(t2, CV_32F);
    cuda::absdiff(t1.reshape(1), t2.reshape(1), gs);
    cuda::multiply(gs, gs, gs);
    Scalar s = cuda::sum(gs);
    double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2];
    if( sse <= 1e-10) // 对于小数值，返回 0
        return 0;
    else
    {
        double  mse =sse /(double)(gI1.channels() * I1.total());
        double psnr = 10.0*log10((255*255)/mse);
        return psnr;
    }
}
struct BufferPSNR                                     // 优化的 CUDA 版本
{   // 在 CUDA 上，数据分配非常昂贵。使用缓冲区可以解决这个问题：一次分配，以后重复使用。
    cuda::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2;
    cuda::GpuMat buf;
};
double getPSNR_CUDA_optimized(const Mat& I1, const Mat& I2, BufferPSNR& b)
{
    b.gI1.upload(I1);
    b.gI2.upload(I2);
    b.gI1.convertTo(b.t1, CV_32F);
    b.gI2.convertTo(b.t2, CV_32F);
    cuda::absdiff(b.t1.reshape(1), b.t2.reshape(1), b.gs);
    cuda::multiply(b.gs, b.gs, b.gs);
    double sse = cuda::sum(b.gs, b.buf)[0];
    if( sse <= 1e-10) // 对于小数值，返回 0
        return 0;
    else
    {
        double mse = sse /(double)(I1.channels() * I1.total());
        double psnr = 10.0*log10((255*255)/mse);
        return psnr;
    }
}

SSIM 返回图像的 MSSIM。这也是一个介于 0 和 1 之间的浮点数（越高越好），但我们每个通道都有一个。因此，我们返回一个标量 OpenCV 数据结构：

Scalar getMSSIM( const Mat& i1, const Mat& i2)
{
    const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225;
    /***************************** INITS **********************************/
    int d     = CV_32F;
    Mat I1, I2;
    i1.convertTo(I1, d);           // 无法计算一个字节的大数值
    i2.convertTo(I2, d);
    Mat I2_2   = I2.mul(I2);        // I2^2
    Mat I1_2   = I1.mul(I1);        // I1^2
    Mat I1_I2  = I1.mul(I2);        // I1 * I2
    /*************************** END INITS **********************************/
    Mat mu1, mu2;   // 初步计算
    GaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5);
    GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5);
    Mat mu1_2   =   mu1.mul(mu1);
    Mat mu2_2   =   mu2.mul(mu2);
    Mat mu1_mu2 =   mu1.mul(mu2);
    Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;
    GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5);
    sigma1_2 -= mu1_2;
    GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5);
    sigma2_2 -= mu2_2;
    GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5);
    sigma12 -= mu1_mu2;
    Mat t1, t2, t3;
    t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;
    t2 = 2 * sigma12 + C2;
    t3 = t1.mul(t2);              // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))
    t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;
    t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;
    t1 = t1.mul(t2);               // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))
    Mat ssim_map;
    divide(t3, t1, ssim_map);      // ssim_map =  t3./t1;
    Scalar mssim = mean( ssim_map ); // mssim = ssim map 的平均值
    return mssim;
}
Scalar getMSSIM_CUDA( const Mat& i1, const Mat& i2)
{
    const float C1 = 6.5025f, C2 = 58.5225f;
    /***************************** INITS **********************************/
    cuda::GpuMat gI1, gI2, gs1, tmp1,tmp2;
    gI1.upload(i1);
    gI2.upload(i2);
    gI1.convertTo(tmp1, CV_MAKE_TYPE(CV_32F, gI1.channels()));
    gI2.convertTo(tmp2, CV_MAKE_TYPE(CV_32F, gI2.channels()));
    vector<cuda::GpuMat> vI1, vI2;
    cuda::split(tmp1, vI1);
    cuda::split(tmp2, vI2);
    Scalar mssim;
    Ptr<cuda::Filter> gauss = cuda::createGaussianFilter(vI2[0].type(), -1, Size(11, 11), 1.5);
    for( int i = 0; i < gI1.channels(); ++i )
    {
        cuda::GpuMat I2_2, I1_2, I1_I2;
        cuda::multiply(vI2[i], vI2[i], I2_2);        // I2^2
        cuda::multiply(vI1[i], vI1[i], I1_2);        // I1^2
        cuda::multiply(vI1[i], vI2[i], I1_I2);       // I1 * I2
        /*************************** END INITS **********************************/
        cuda::GpuMat mu1, mu2;   // 初步计算
        gauss->apply(vI1[i], mu1);
        gauss->apply(vI2[i], mu2);
        cuda::GpuMat mu1_2, mu2_2, mu1_mu2;
        cuda::multiply(mu1, mu1, mu1_2);
        cuda::multiply(mu2, mu2, mu2_2);
        cuda::multiply(mu1, mu2, mu1_mu2);
        cuda::GpuMat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;
        gauss->apply(I1_2, sigma1_2);
        cuda::subtract(sigma1_2, mu1_2, sigma1_2); // sigma1_2 -= mu1_2;
        gauss->apply(I2_2, sigma2_2);
        cuda::subtract(sigma2_2, mu2_2, sigma2_2); // sigma2_2 -= mu2_2;
        gauss->apply(I1_I2, sigma12);
        cuda::subtract(sigma12, mu1_mu2, sigma12); // sigma12 -= mu1_mu2;
        cuda::GpuMat t1, t2, t3;
        mu1_mu2.convertTo(t1, -1, 2, C1); // t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;
        sigma12.convertTo(t2, -1, 2, C2); // t2 = 2 * sigma12 + C2;
        cuda::multiply(t1, t2, t3);        // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))
        cuda::addWeighted(mu1_2, 1.0, mu2_2, 1.0, C1, t1);       // t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;
        cuda::addWeighted(sigma1_2, 1.0, sigma2_2, 1.0, C2, t2); // t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;
        cuda::multiply(t1, t2, t1);                              // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))
        cuda::GpuMat ssim_map;
        cuda::divide(t3, t1, ssim_map);      // ssim_map =  t3./t1;
        Scalar s = cuda::sum(ssim_map);
        mssim.val[i] = s.val[0] / (ssim_map.rows * ssim_map.cols);
    }
    return mssim;
}
struct BufferMSSIM                                     // 优化的 CUDA 版本
{   // 在 CUDA 上，数据分配非常昂贵。使用缓冲区可以解决这个问题：一次分配，以后重复使用。
    cuda::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2;
    cuda::GpuMat I1_2, I2_2, I1_I2;
    vector<cuda::GpuMat> vI1, vI2;
    cuda::GpuMat mu1, mu2;
    cuda::GpuMat mu1_2, mu2_2, mu1_mu2;
    cuda::GpuMat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;
    cuda::GpuMat t3;
    cuda::GpuMat ssim_map;
    cuda::GpuMat buf;
};
Scalar getMSSIM_CUDA_optimized( const Mat& i1, const Mat& i2, BufferMSSIM& b)
{
    const float C1 = 6.5025f, C2 = 58.5225f;
    /***************************** INITS **********************************/
    b.gI1.upload(i1);
    b.gI2.upload(i2);
    cuda::Stream stream;
    b.gI1.convertTo(b.t1, CV_32F, stream);
    b.gI2.convertTo(b.t2, CV_32F, stream);
    cuda::split(b.t1, b.vI1, stream);
    cuda::split(b.t2, b.vI2, stream);
    Scalar mssim;
    Ptr<cuda::Filter> gauss = cuda::createGaussianFilter(b.vI1[0].type(), -1, Size(11, 11), 1.5);
    for( int i = 0; i < b.gI1.channels(); ++i )
    {
        cuda::multiply(b.vI2[i], b.vI2[i], b.I2_2, 1, -1, stream);        // I2^2
        cuda::multiply(b.vI1[i], b.vI1[i], b.I1_2, 1, -1, stream);        // I1^2
        cuda::multiply(b.vI1[i], b.vI2[i], b.I1_I2, 1, -1, stream);       // I1 * I2
        gauss->apply(b.vI1[i], b.mu1, stream);
        gauss->apply(b.vI2[i], b.mu2, stream);
        cuda::multiply(b.mu1, b.mu1, b.mu1_2, 1, -1, stream);
        cuda::multiply(b.mu2, b.mu2, b.mu2_2, 1, -1, stream);
        cuda::multiply(b.mu1, b.mu2, b.mu1_mu2, 1, -1, stream);
        gauss->apply(b.I1_2, b.sigma1_2, stream);
        cuda::subtract(b.sigma1_2, b.mu1_2, b.sigma1_2, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        //b.sigma1_2 -= b.mu1_2;  - 这会导致额外的数据传输操作
        gauss->apply(b.I2_2, b.sigma2_2, stream);
        cuda::subtract(b.sigma2_2, b.mu2_2, b.sigma2_2, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        //b.sigma2_2 -= b.mu2_2;
        gauss->apply(b.I1_I2, b.sigma12, stream);
        cuda::subtract(b.sigma12, b.mu1_mu2, b.sigma12, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        //b.sigma12 -= b.mu1_mu2;
        //由于调用 operator*(Scalar,Mat)，这里也会有额外的数据传输
        cuda::multiply(b.mu1_mu2, 2, b.t1, 1, -1, stream); //b.t1 = 2 * b.mu1_mu2 + C1;
        cuda::add(b.t1, C1, b.t1, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        cuda::multiply(b.sigma12, 2, b.t2, 1, -1, stream); //b.t2 = 2 * b.sigma12 + C2;
        cuda::add(b.t2, C2, b.t2, cuda::GpuMat(), -12, stream);
        cuda::multiply(b.t1, b.t2, b.t3, 1, -1, stream);     // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))
        cuda::add(b.mu1_2, b.mu2_2, b.t1, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        cuda::add(b.t1, C1, b.t1, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        cuda::add(b.sigma1_2, b.sigma2_2, b.t2, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        cuda::add(b.t2, C2, b.t2, cuda::GpuMat(), -1, stream);
        cuda::multiply(b.t1, b.t2, b.t1, 1, -1, stream);     // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))
        cuda::divide(b.t3, b.t1, b.ssim_map, 1, -1, stream);      // ssim_map =  t3./t1;
        stream.waitForCompletion();
        Scalar s = cuda::sum(b.ssim_map, b.buf);
        mssim.val[i] = s.val[0] / (b.ssim_map.rows * b.ssim_map.cols);
    }
    return mssim;
}

如何实现？- GPU

如上所述，我们为每项操作提供了三种函数。一个用于 CPU，两个用于 GPU。我为 GPU 设置两个函数的原因是为了说明，将 CPU 移植到 GPU 实际上会使速度变慢。如果你想获得一些性能提升，你需要记住一些规则，我稍后会详细说明。

在开发 GPU 模块时，我们尽可能使其与 CPU 模块相似。这使得移植过程更加容易。在编写任何代码之前，您需要做的第一件事就是将 GPU 模块链接到您的项目中，并包含该模块的头文件。GPU 的所有函数和数据结构都在 cv 命名空间的 gpu 子命名空间中。您可以通过使用命名空间关键字将其添加到默认的命名空间中，也可以通过 cv:: 将其明确标记到各个地方，以避免混淆。我将采用后者。

#include <opencv2/gpu.hpp> // GPU 结构和方法

GPU 是 “图形处理单元 ”的缩写。
它最初是用来渲染图形场景的。这些场景以某种方式建立在大量数据之上。尽管如此，这些数据并不都是按顺序相互依赖的，而是可以并行处理的。因此，一个 GPU 将包含多个较小的处理单元。这些都不是最先进的处理器，在与 CPU 的一对一测试中会落后于 CPU。然而，GPU 的优势在于其数量。近年来，在非图形场景（如渲染）中利用 GPU 的大规模并行处理能力的趋势日益明显。这就催生了图形处理器通用计算（GPGPU）。

GPU 拥有自己的内存。当您使用 OpenCV 将数据从硬盘读取到 Mat 对象时，该对象就在系统内存中。CPU 可以直接在内存中工作（通过其缓存），但 GPU 却不能。它必须将计算所需的信息从系统内存传输到自己的内存中。这是通过上传过程完成的，非常耗时。最后，计算结果必须下载回系统内存，供 CPU 查看和使用。不建议将小型函数移植到 GPU 上，因为上传/下载时间将大于并行执行所需的时间。

Mat 对象只存储在系统内存（或 CPU 缓存）中。要在 GPU 上获取 OpenCV 矩阵，您需要使用其 GPU 对应程序 cv::cuda::GpuMat。它的工作原理与 Mat 类似，但只有 2D 限制，而且其函数不返回引用（不能将 GPU 引用与 CPU 引用混用）。要将 Mat 对象上传到 GPU，需要在创建该类实例后调用 upload 函数。下载时，您可以使用对 Mat 对象的简单赋值或使用下载函数。

Mat I1; // 主内存项--例如使用 imread 读取图像
gpu::GpuMat gI; // GPU 矩阵 - 目前为空
gI1.upload(I1); // 将数据从系统内存上传至 GPU 内存
I1 = gI1; // 下载，gI1.download(I1) 也可以工作

在 GPU 内存中存储数据后，您就可以调用 OpenCV 支持 GPU 的函数了。大多数函数的名称与 CPU 上的相同，不同之处在于它们只接受 GpuMat 输入。

另一个需要注意的问题是，并非所有通道数都能在 GPU 上实现高效算法。一般情况下，我发现 GPU 图像的输入图像必须是单通道或四通道图像，并且项目大小必须是 char 或 float 类型。GPU 不支持双通道，抱歉。为某些函数传递其他类型的对象将导致异常抛出，并在错误输出上显示错误信息。文档中大部分地方都详细说明了输入所接受的类型。如果输入的是三通道图像，有两种方法：要么添加一个新通道（并使用 char 元素），要么分割图像并为每个图像调用函数。其实并不推荐第一种方法，因为这会浪费内存。

对于一些元素（邻接项）位置并不重要的函数，快速的解决方案是将其重塑为单通道图像。PSNR 实现就是这种情况，对于 absdiff 方法来说，邻域值并不重要。但是，对于高斯模糊（GaussianBlur）来说，这并不是一种选择，因此需要使用分割方法来获得 SSIM。有了这些知识，你就可以制作一个可行的 GPU 代码（如我的 GPU 代码）并运行它。你会惊讶地发现，它可能会比你的 CPU 实现更慢。

优化

在 GPU 上，内存分配和数据传输的成本是非常高的。而在 GPU 上，这个代价非常高。另一种优化方法是在 cv::cuda::Stream 的帮助下引入异步 OpenCV GPU 调用。

GPU 上的内存分配相当可观。因此，在可能的情况下，应尽可能减少分配新内存的次数。如果您创建了一个打算多次调用的函数，最好只在第一次调用时为函数分配一次本地参数。为此，需要创建一个包含所有本地变量的数据结构。例如，在 PSNR 的情况下，这些变量是

struct BufferPSNR // 优化的 GPU 版本
  {//数据分配在 GPU 上非常昂贵。使用缓冲区来解决：一次分配，以后重复使用。
  gpu::GpuMat gI1, gI2, gs, t1,t2；
  gpu::GpuMat buf；
};

然后在主程序中创建一个实例：

BufferPSNR bufferPSNR;

最后，在每次调用函数时都将其传递给函数：

double getPSNR_GPU_optimized(const Mat& I1, const Mat& I2, BufferPSNR& b)

现在，您可以通过以下方式访问这些本地参数：b.gI1、b.buf 等。只有当新的矩阵大小与上一次不同时，GpuMat 才会在新的调用中重新分配。

避免不必要的函数数据传输。一旦进入 GPU，任何微小的数据传输都将变得非常重要。因此，如果可能，所有计算都应就地进行（换句话说，不要创建新的内存对象–原因已在上一点中解释）。例如，虽然用一行公式来表达算术运算可能更容易，但速度会更慢。以 SSIM 为例，我需要在某一点上进行计算：

b.t1 = 2 * b.mu1_mu2 + C1;

虽然上层调用会成功，但请注意，其中存在一个隐藏的数据传输。在进行加法运算之前，它需要将乘法运算存储在某个地方。因此，它将在后台创建一个本地矩阵，将 C1 值加入其中，最后将其赋值给 t1。为了避免这种情况，我们使用 gpu 函数来代替算术运算符：

gpu::multiply(b.mu1_mu2, 2, b.t1); //b.t1 = 2 * b.mu1_mu2 + C1;
gpu::add(b.t1, C1, b.t1);

使用异步调用（cv::cuda::Stream）。默认情况下，当您调用 GPU 函数时，它会等待调用结束，然后返回结果。不过，也可以进行异步调用，这意味着它会调用操作执行，为算法分配昂贵的数据，然后立即返回。现在，您可以根据需要调用另一个函数。对于 MSSIM 来说，这是一个很小的优化点。在我们的默认实现中，我们将图像分割成多个通道，并为每个通道调用 GPU 函数。使用数据流可以实现一定程度的并行化。通过使用数据流，我们可以在 GPU 执行给定方法时进行数据分配和上传操作。例如，我们需要上传两张图片。我们将这些图片一个接一个排成队列，然后调用处理这些图片的函数。函数会等待上传完成，但同时会为下一个要执行的函数分配输出缓冲区。

gpu::Stream stream；
stream.enqueueConvert(b.gI1, b.t1, CV_32F); // 上传
gpu::split(b.t1, b.vI1, stream); // Methods (pass the stream as final parameter).
gpu::multiply(b.vI1[i], b.vI1[i], b.I1_2, stream); // I1^2

结果和结论

英特尔 P8700 笔记本电脑 CPU 搭配低端英伟达™（NVIDIA®）GT220M，性能数据如下：

Time of PSNR CPU (averaged for 10 runs): 41.4122 milliseconds. With result of: 19.2506
Time of PSNR GPU (averaged for 10 runs): 158.977 milliseconds. With result of: 19.2506
Initial call GPU optimized:              31.3418 milliseconds. With result of: 19.2506
Time of PSNR GPU OPTIMIZED ( / 10 runs): 24.8171 milliseconds. With result of: 19.2506
Time of MSSIM CPU (averaged for 10 runs): 484.343 milliseconds. With result of B0.890964 G0.903845 R0.936934
Time of MSSIM GPU (averaged for 10 runs): 745.105 milliseconds. With result of B0.89922 G0.909051 R0.968223
Time of MSSIM GPU Initial Call            357.746 milliseconds. With result of B0.890964 G0.903845 R0.936934
Time of MSSIM GPU OPTIMIZED ( / 10 runs): 203.091 milliseconds. With result of B0.890964 G0.903845 R0.936934

在这两种情况下，我们的性能都比 CPU 实现提高了近 100%。这可能正是您的应用程序所需要的改进。您可以在 YouTube 上观看运行实例。

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