Emgu CV: CPU與GPU性能比較測試－天天向上

專案名稱: EmguGPUEx

Emgu CV版本: emgucv-windows-universal-cuda 3.0.0.2158

如果CUDA版本太舊,會顯示錯誤提示:

windows cuda driver version is insufficient for cuda run time version

解決方案, 升級到新的版本

private void getCudeDeviceInfo()
      {
          CudaDeviceInfo cdi = new CudaDeviceInfo();
          
          label2.Text = cdi.IsCompatible.ToString();
          label4.Text = cdi.MultiProcessorCount.ToString();
          label5.Text = cdi.Name;
          label7.Text = cdi.TotalMemory.ToString();
      }

讀入一張影像3350 x 3350, 測試縮小原始影像長寬各一半大小,比較CPU和GPU花費時間:

CPU: 第一次執行 161 ms, 第二次 6 ms

GPU: 第一次執行 687 ms, 第二次 27 ms

(1) CPU版本

ResizeRunCPU輸入一個Mat來源影像,

利用Resize內建指令將來源影像長寬各降一半,

將結果影像matDst回傳給主程式

private Mat ResizeRunCPU(Mat matSrc)
  {
      Mat matDst = new Mat();
      CvInvoke.Resize(matSrc, matDst, new Size(0, 0), 0.5, 0.5);
      return matDst;
  }

(2) GPU版本

ResizeRunGPU輸入一個Mat來源影像,

宣告兩個在GPU運行的變數gMatSrc和gMatDst

首先將CPU資料上傳GPU,即 gMatSrc.Upload(matSrc)

執行GPU版本Resize, 將結果儲存在gMatDst

最後,將GPU資料下載至CPU, 即 gMatDst.Download(matDst);

private Mat ResizeRunGPU(Mat matSrc)
{
    Mat matDst = new Mat();
    using (GpuMat gMatSrc = new GpuMat())
    using (GpuMat gMatDst = new GpuMat())
    {
        gMatSrc.Upload(matSrc);
        Emgu.CV.Cuda.CudaInvoke.Resize(gMatSrc, gMatDst, new Size(0, 0), 0.5, 0.5);
        gMatDst.Download(matDst);
    }
    return matDst;        
 
}

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讀入一張影像1024x 768, 測試邊緣偵測,比較CPU和GPU花費時間:

CPU: 第一次執行 457 ms, 第二次 321 ms, 第三次 321 ms

GPU: 第一次執行 791 ms, 第二次 80 ms, 第三次 85 ms

private Mat FindEdgeCPU(Mat matSrc)
{
    Mat matDst = new Mat();
     using(Mat matGray= new Mat())
     using (Mat matEdge = new Mat())
     {
         matSrc.ConvertTo(matGray, DepthType.Cv8U, 1);
         CvInvoke.BilateralFilter(matGray, matEdge, -1, 50, 7);
         CvInvoke.Canny(matEdge, matDst, 35, 200, 3);
     }
     return matDst;
 }

CPU版本結果如下

private Mat FindEdgeGPU(Mat matSrc)
       {
           Mat matDst = new Mat();
           using (GpuMat gMatSrc = new GpuMat())
           using (GpuMat gMatDst = new GpuMat())
           using( GpuMat gMatGray = new GpuMat())
           using (GpuMat gMatEdge = new GpuMat())
           {
               gMatSrc.Upload(matSrc);
               CudaInvoke.CvtColor(gMatSrc, gMatGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
               CudaInvoke.BilateralFilter(gMatGray, gMatEdge, -1, 50, 7);
               CudaCannyEdgeDetector edgeDetector = new CudaCannyEdgeDetector(35, 200, 3);
               edgeDetector.Detect(gMatEdge, gMatDst);
               gMatDst.Download(matDst);
           }
           return matDst;  
       }