- 操作系统：ubuntu22.04
- OpenCV版本：OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言：C++11
算法描述
在OpenCV的CUDA模块中，矩阵元素求和类函数主要用于计算矩阵元素的总和、绝对值之和以及平方和。这些操作对于图像处理中的特征提取、质量评估等任务非常有用。
主要函数
矩阵所有元素的绝对值之和函数:absSum
原型
Scalar cv::cuda::absSum
(
InputArray src,
InputArray mask=noArray()
)
描述
返回矩阵所有元素的绝对值之和。
参数
- src: 输入矩阵（通常是cv::cuda::GpuMat）。
- mask: 可选掩码，指定哪些元素参与计算，默认为无掩码。
返回值
返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的绝对值之和。
矩阵所有元素的绝对值之和函数:calcAbsSum
原型
void cv::cuda::calcAbsSum
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(),
Stream& stream=Stream::Null()
)
描述
同cv::cuda::absSum，但结果存储在一个输出数组中。
参数
- src: 输入矩阵。
- dst: 输出标量，存储计算结果。
- mask: 可选掩码。
- stream: CUDA流用于异步执行（可选）。
计算所有元素的平方和函数sqrSum
原型
Scalar cv::cuda::sqrSum
(
InputArray src,
InputArray mask=noArray()
)
描述
返回矩阵所有元素的平方和。
参数
- src: 输入矩阵。
- mask: 可选掩码。
返回值
返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的平方和。
计算所有元素的平方和函数calcSqrSum
原型
void cv::cuda::calcSqrSum
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(),
Stream& stream=Stream::Null()
)
描述
同cv::cuda::sqrSum，但结果存储在一个输出数组中。
参数
- src: 输入矩阵。
- dst: 输出标量，存储计算结果。
- mask: 可选掩码。
- stream: CUDA流用于异步执行（可选）。
计算矩阵所有元素的总和函数sum
原型
Scalar cv::cuda::sum
(
InputArray src,
InputArray mask=noArray()
)
描述
返回矩阵所有元素的总和。
参数
- src: 输入矩阵。
- mask: 可选掩码。
返回值
返回一个Scalar类型的对象，包含每个通道的总和。
计算矩阵所有元素的总和函数calcSum
原型
void cv::cuda::calcSum
(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray mask=noArray(),
Stream& stream=Stream::Null()
)
描述
同cv::cuda::sum，但结果存储在一个输出数组中。
参数
- src: 输入矩阵。
- dst: 输出标量，存储计算结果。
- mask: 可选掩码。
- stream: CUDA流用于异步执行（可选）。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 创建一个测试矩阵（4x4浮点型）
cv::Mat h_mat = ( cv::Mat_< float >( 4, 4 ) << 1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10, 11, -12, 13, -14, 15, -16 );
// 将矩阵上传到GPU
cv::cuda::GpuMat d_mat;
d_mat.upload( h_mat );
// 计算绝对值之和
cv::Scalar abs_sum = cv::cuda::absSum( d_mat );
std::cout << "Absolute sum: " << abs_sum[ 0 ] << "\n";
// 计算平方和
cv::Scalar sqr_sum = cv::cuda::sqrSum( d_mat );
std::cout << "Squared sum: " << sqr_sum[ 0 ] << "\n";
// 计算总和
cv::Scalar total_sum = cv::cuda::sum( d_mat );
std::cout << "Total sum: " << total_sum[ 0 ] << "\n";
// 使用 calcAbsSum 和其他类似函数
cv::cuda::GpuMat d_abs_sum, d_sqr_sum, d_total_sum;
cv::cuda::calcAbsSum( d_mat, d_abs_sum );
cv::cuda::calcSqrSum( d_mat, d_sqr_sum );
cv::cuda::calcSum( d_mat, d_total_sum );
// 下载结果回主机
double host_abs_sum, host_sqr_sum, host_total_sum;
d_abs_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_abs_sum ) );
d_sqr_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_sqr_sum ) );
d_total_sum.download( cv::Mat( 1, 1, CV_64F, &host_total_sum ) );
std::cout << "Downloaded absolute sum: " << host_abs_sum << "\n";
std::cout << "Downloaded squared sum: " << host_sqr_sum << "\n";
std::cout << "Downloaded total sum: " << host_total_sum << "\n";
return 0;
}
运行结果
Absolute sum: 136
Squared sum: 1496
Total sum: -8
Downloaded absolute sum: 136
Downloaded squared sum: 1496
Downloaded total sum: -8
