如何使用CUDA来实现图像插值

aries刘 2014-10-29 01:50:44

请问哪位大神能够用CUDA来实现图像插值，能不能帮我一把。谢谢了，我主要是一点头绪都没有。
可能的话请给我完整的代码。

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lxs_pet 2017-02-26

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aries刘 2014-11-04

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引用 3 楼 Spidey212 的回复:

不久前用thrust做过BMP图像处理相关的东西，不知道LZ的图像插值是要实现什么样的功能，能否说具体点

就是通过双线性插值对图像进行放大处理。

aries刘 2014-11-03

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引用 4 楼 seinedeparis 的回复:

引用 2 楼 u012571074 的回复:
[quote=引用 1 楼 seinedeparis 的回复:] 翻翻sdk里的栗子，应该能找到类似的
[b]能不能具体点啊，不是很懂。。。。。[/b]

你说的图像插值是什么呢？[/quote] 最近插值算法，和双线性插值算法

adagio_chen 2014-10-31

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引用 2 楼 u012571074 的回复:

引用 1 楼 seinedeparis 的回复:
翻翻sdk里的栗子，应该能找到类似的
[b]能不能具体点啊，不是很懂。。。。。[/b]

你说的图像插值是什么呢？

adagio_chen 2014-10-30

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翻翻sdk里的栗子，应该能找到类似的

Spidey212 2014-10-30

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不久前用thrust做过BMP图像处理相关的东西，不知道LZ的图像插值是要实现什么样的功能，能否说具体点

aries刘 2014-10-30

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引用 1 楼 seinedeparis 的回复:

翻翻sdk里的栗子，应该能找到类似的

[b]能不能具体点啊，不是很懂。。。。。[/b]

图像插值方法matlab代码MemNet-pytorch MemNet 的实现：用于图像恢复的持久内存网络，ICCV2017 这是 ICCV 2017 在 Pytorch 中“MemNet：用于图像恢复的持久内存网络（MemNet）”的非官方实现。您可以获得官方的 Caffe 实现。用法训练 usage: train_memnet.py [-h] [--batchSize BATCHSIZE] [--nEpochs NEPOCHS] [--lr LR] [--step STEP] [--cuda] [--resume RESUME] [--start-epoch START_EPOCH] [--clip CLIP] [--threads THREADS] [--momentum MOMENTUM] [--weight-decay WEIGHT_DECAY] [--pretrained PRETRAINED] [--gpus GPUS] PyTorch MemNet optional arguments: -h, --help show this help message and

本代码可以实现对于选中图像的旋转放缩，利用三种插值方式。是数值分析的大作业之一。

CUDA在GPU上进行图像增强（尤其是弹性变形）的快速工具，有助于医学图像分析的研究。动机当图像尺寸太大时，它会花费很多时间（比 U_Net 中的前向和后向计算要多得多），尤其是对于 3D 图像（如 CT）。 CPU 上的弹性变形太慢。通过多处理进行 Sptial_Deform 会消耗过多的 CPU 资源，这是大多数 GPU 服务器（如 32 核 4 GPU）无法承受的。实施概述在GPU而不是CPU上做Spation_Deform，大大节省了CPU资源。非常快，旋转加速 25 倍，弹性变形加速 45 倍。支持多种空间变形：翻转、旋转、缩放、平移、弹性变形。支持map_coordinates的多种规则：mirror、constant、reflect、wrap、最近。通过计算坐标来进行 Spatial_Deform，所有变换在应用于图像之前都会被组合起来通过线性插值（用于图像）和最近插值（用于标签）实现 map_coordinates。当超过 99% 的像素具有 L1_loss < 1e-3 时，单元测试通过。用户可以通过 scipy.map_coordinate

最近邻： import cv2 import numpy as np def function(img): height,width,channels =img.shape emptyImage=np.zeros((2048,2048,channels),np.uint8) sh=2048/height sw=2048/width for i in range(2048): for j in range(2048): x=int(i/sh) y=int(j/sw) emptyImage[i,j]=img[x,y] return emptyImage\nimg

matlab中批量导入图像代码双三次火炬调整图像大小是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。虽然MATLAB的imresize函数用作标准，但其他库（例如PIL，OpenCV，PyTorch等）的实现与MATLAB不一致，尤其是对于双三次内核。该存储库的目标是在广泛使用的PyTorch框架中提供类似于MATLAB的双三次插值。欢迎任何问题使它变得更好！我们实施的优点是：易于使用。您只需要复制一个python文件。与MATLAB的imresize('bicubic') ，带有或不带有抗锯齿。支持在不同尺寸上的任意大小调整因子。非常快，支持GPU加速和批处理。关于输入和输出图像完全可区分。更新以前的版本在分数比例因子方面遇到了一些麻烦（可以选择会导致分数比例因子的输出大小是可以的）。 1.2.0版解决了该问题并提高了准确性。环境与依存关系该存储库在以下条件下进行了测试： Ubuntu 18.04 PyTorch 1.5.1（最低要求0.4.0） CUDA 10.2 MATLAB R2019b 但是，我们避免使用任何与版本有关的编码样式，以使我们的方法与各种环境

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