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#include <iostream>
#include <CImg.h>
#include <cuda.h>
using namespace cimg_library;
using namespace std;
//블럭 사이즈는 16x16 = 256. 블럭 하나의 한계치가 얼마인지 모르지만, 16x16이 안전할 듯
//한계치는 천천히 배워가면 됨.
//depth와 spectrum이 추가되어서 혹시나해서 12로 바꿈
//그러다 다시 16으로 바꿈. 그래도 이미지 값은 꽤 큼
#define BLOCK_SIZE 16
// 20140220 복사는 되는데, 자료값이 엉망이 됨. ㅋㅋㅋ
__global__ void add(float * input, float * output, unsigned int W, unsigned H, unsigned int D, unsigned int S )
{
//개별 블럭의 좌표
unsigned int tx = threadIdx.x;
unsigned int ty = threadIdx.y;
//전체 이미지의 좌표
unsigned int x = tx + blockDim.x * blockIdx.x;
unsigned int y = ty + blockDim.y * blockIdx.y;
if( x < W && y < H )
{
output[ x + W * y ] = input[ x + W * y ];
__syncthreads();
}
}
int main()
{
// GPU 메모리
//unsigned char *devInputImage, *devOutputImage;
float *devInputImage, *devOutputImage;
// 읽어온 이미지의 넓이과 높이, 색깔 채널, CImg에서는 이미지 자료에 Depth. Spectrum, share가 들어갑니다.
unsigned int ImageWidth, ImageHeight, ImageDepth, ImageSpectrum;
unsigned int ImageSize;
bool ImageShared;
// 이미지 읽어오기
CImg<unsigned char> image("images.jpg");
//원본 이미지 값을 가져옵니다.
ImageWidth = image._width;
ImageHeight = image._height;
ImageDepth = image._depth;
ImageSpectrum = image._spectrum;
ImageShared = image._is_shared;
//복사할 자리 만들기
CImg<unsigned char> visu( ImageWidth, ImageHeight, ImageDepth, ImageSpectrum, ImageShared);
//이미지 크기 좀 알자
cout << "Image Width: " << ImageWidth << endl;
cout << "Image Height: " << ImageHeight << endl;
cout << "Image Depth: " << ImageDepth << endl;
cout << "Image Spectrum: " << ImageSpectrum << endl;
//이미지 크기
//이것만 해도 될 것을. ㅋㅋ
ImageSize = image.size();
cout << "Image Size: " << ImageSize << endl;
// GPU에 자리 마련하기, 크기는 이미지 크기 x 색상 x unsigned char
// 크기에는 주의, 원본 크기 그대로 가져오는 게 중요
cudaMalloc((void**)&devInputImage, ImageSize * sizeof(unsigned char) );
cudaMalloc((void**)&devOutputImage, ImageSize * sizeof(unsigned char) );
// 자리도 마련했으니 데이터를 복사해줌.
cudaMemcpy( devInputImage, image, ImageSize * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice);
// 블럭의 크기 지정
dim3 dimBlocksize( BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE );
dim3 dimGridsize( ceil((ImageWidth-1)/BLOCK_SIZE) + 1, ceil((ImageHeight-1)/BLOCK_SIZE) + 1 );
add<<< dimGridsize, dimBlocksize >>>( devInputImage, devOutputImage, ImageWidth, ImageHeight, ImageDepth, ImageSpectrum );
//일이 끝났으니 결과물을 CPU로 복사함.
//결과물을 GPU에서 CPU로 복사
cudaMemcpy(visu, devOutputImage, ImageSize * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost);
//결과물 눈으로 확인
CImgDisplay main_disp(image,"Original"), copy_disp(visu,"Copy");
while( !main_disp.is_closed() && !copy_disp.is_closed() )
main_disp.wait();
// 위에 GPU에 마련한 자리 해소. 그때 그때 해놓는 게 편할 듯
cudaFree( devInputImage );
cudaFree( devOutputImage );
return 0;
}
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수많은 삽질을 겪고 나서 겨우 이미지 복사에 성공했습니다. 물론 그냥
< 복사 CImg = 원본 CImg >
해도 되지만, 일단 GPU에 넣고 나서 다시 빼오는 게 목적이라서요. 이 다음에는 원본 이미지를 GPU에서 매트릭스 처리 하는 걸 해볼랍니다.
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