c++ - 从 python 使用 Opencv Cuda 函数

Question

对于我的一个类(class)项目，我需要使用 OpenCVs GPU 库。我正在处理使用 OpenCV python 的现有代码，我的工作是找到一种访问 OpenCV Cuda 库的方法，因为目前没有可访问的 Python 绑定(bind)到 OpenCV 的各种 CUDA 模块。

我现在非常需要的两个函数是 cuda::warpPerspective 和 cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch()。

我尝试按照@ostrumvulpes 在Accessing OpenCV CUDA Functions from Python (No PyCUDA) 中的建议来实现warpPerspective它工作得很好。现在我被困在 DescriptorMatcher::knnMatch() 中。更准确地说，我需要使用强力描述符匹配器 knnmatch 函数 (CUDA)。我在网上搜索了用 C++ 编写的示例，以便我初步了解如何通过 cython 转换它以使其工作。

我发现的大多数例子如下:

Ptr<cuda::DescriptorMatcher> matcher = 
cuda::DescriptorMatcher::createBFMatcher();
vector< vector< DMatch> > matches;
matcher->knnMatch(descriptors_object_Gpu, descriptors_scene_Gpu, matches, 2);

为了实现这三行，我首先在 .pxd 文件中添加了我认为必要的内容。我的 pxd 文件如下所示:

GpuWrapper.pxd

from libcpp cimport bool
from cpython.ref cimport PyObject
from libcpp.vector cimport vector

# References PyObject to OpenCV object conversion code borrowed from OpenCV's own conversion file, cv2.cpp
cdef extern from 'pyopencv_converter.cpp':
    #mrc689 April 20,2017
    void import_array()
    cdef PyObject* pyopencv_from(const Mat& m)
    cdef bool pyopencv_to(PyObject* o, Mat& m)

cdef extern from 'opencv2/imgproc.hpp' namespace 'cv':
    cdef enum InterpolationFlags:
        INTER_NEAREST = 0
    cdef enum ColorConversionCodes:
        COLOR_BGR2GRAY

cdef extern from 'opencv2/core/core.hpp':
    cdef int CV_8UC1
    cdef int CV_32FC1

cdef extern from 'opencv2/core/core.hpp' namespace 'cv':
    cdef cppclass Size_[T]:
        Size_() except +
        Size_(T width, T height) except +
        T width
        T height
    ctypedef Size_[int] Size2i
    ctypedef Size2i Size
    cdef cppclass Scalar[T]:
        Scalar() except +
        Scalar(T v0) except +

cdef extern from 'opencv2/core/core.hpp' namespace 'cv':
    cdef cppclass Mat:
        Mat() except +
        void create(int, int, int) except +
        void* data
        int rows
        int cols

    #added to test the Algorithm class inside core.hpp on May5th 12.52 AM.
    cdef cppclass Algorithm:
        Algorithm() except +

cdef extern from 'opencv2/core/base.hpp' namespace 'cv':
    cdef enum NormTypes:
        NORM_INF= 1,
        NORM_L1= 2,
        NORM_L2= 4,
        NORM_HAMMING= 6,
        NORM_HAMMING2= 7,

cdef extern from 'opencv2/core/cuda.hpp' namespace 'cv::cuda':
    cdef cppclass GpuMat:
        GpuMat() except +
        void upload(Mat arr) except +
        void download(Mat dst) const
    cdef cppclass Stream:
        Stream() except +

cdef extern from 'opencv2/core/types.hpp' namespace 'cv':
    cdef cppclass DMatch:
        DMatch() except +
        float distance
        int imgIdx
        int queryIdx
        int trainIdx

cdef extern from 'opencv2/core/cvstd.hpp' namespace 'cv':
    cdef cppclass Ptr[T]:
        T element_type
        Ptr() except +   


cdef extern from 'opencv2/cudafeatures2d.hpp' namespace 'cv::cuda':
    cdef cppclass DescriptorMatcher:
        @staticmethod
        Ptr[DescriptorMatcher] createBFMatcher(int normType) except+
        #Expected to see error here
        void knnMatch(GpuMat queryDescriptors, GpuMat trainDescriptors, vector[vector[DMatch]] &matches,int k)

cdef extern from 'opencv2/cudawarping.hpp' namespace 'cv::cuda':
    cdef void warpPerspective(GpuMat src, GpuMat dst, Mat M, Size dsize, int flags, int borderMode, Scalar borderValue, Stream& stream)
    # Function using default values
    cdef void warpPerspective(GpuMat src, GpuMat dst, Mat M, Size dsize, int flags)

我的 pyx 看起来像这样:

GpuWrapper.pyx

import numpy as np  # Import Python functions, attributes, submodules of numpy
cimport numpy as np  # Import numpy C/C++ API

def match_feature(np.ndarray[np.float32_t, ndim=3] _src,
                               np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] _M):

    np.import_array()
    # Create GPU/device InputArray for src
    cdef Mat src_mat
    cdef GpuMat src_gpu
    pyopencv_to(<PyObject*> _src, src_mat)
    src_gpu.upload(src_mat)

    cdef Mat src_mat_2
    cdef GpuMat src_gpu_2
    pyopencv_to(<PyObject*> _M, src_mat_2) 
    src_gpu_2.upload(src_mat_2) 

    cdef Ptr[DescriptorMatcher] matcher= Ptr() 
    matcher = DescriptorMatcher.createBFMatcher(4)
    cdef vector[vector[DMatch]] matches
    matcher.knnMatch(src_gpu,src_gpu_2,matches,2)
    print("no problem so far")

当我试图编译它时，我得到一个错误，提示 'Ptr[DescriptorMatcher]' has no attribute 'knnMatch'。

据我所知，Ptr 是类型为 DescriptorMatcher 的共享指针，因此我从 .pxd 文件定义 Ptr 的方式一定有问题。

我只是不知道如何解决它。如果有人可以帮助我解决问题，我将不胜感激。

Answer 1

我认为您没有正确使用 Ptr(它需要在 Cython 中取消引用才能到达 knnMatch)。

了解如何制作 Ptr 的好地方是 Cython 中内置的 C++ 标准库包装器 which wrap the similar classes std::shared_ptr and std::unique_ptr .

您不想执行 T element_type 行，因为这不会被解释为 typedef(就像在 OpenCV header 中一样)- 它被解释为具有名为 element_type< 的成员 类型 T(不存在)。

您可能想为 Ptr 设置一些其他构造函数。就目前而言，您只包装了默认的空包装。 (它看起来对您的代码并不重要，因为您是从工厂函数中获取它的)。

最重要的是，您还想设置取消引用运算符 (operator*)。这可能是您需要实现的所有内容才能正常工作:

cdef cppclass Ptr[T]:
    Ptr() except + 
    Ptr(Ptr*) except +
    T& operator* () # probably no exceptions

使用它你use the cython.operator.dereference :

# at the top
from cython.operator cimport dereference

# later
dereference(matcher).knnMatch(src_gpu,src_gpu_2,matches,2)

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(我没有仔细看其余的代码，所以我不评论它是否正确)