1.使用了UMat,但是并未使用GPU计算

cv::dft()函数的定义是:

void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _dst, int flags, int nonzero_rows )

dft()函数中这样调用opencl的版本:

#ifdef HAVE_OPENCL
CV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2,
ocl_dft(_src0, _dst, flags, nonzero_rows))
#endif

然后程序在ocl_dft()函数的如下位置返回false:

    // if is not a multiplication of prime numbers { 2, 3, 5 }
if (ssize.area() != getOptimalDFTSize(ssize.area()))
return false;

于是突然领悟了:为什么opencl版本调用的时候比CPU版本还要更慢?因为程序并未返回内部的状态,如果opencl调用失败,就会转到CPU版本去计算。但是传入的数据是UMat,导致CPU版本还要从设备内存下载数据到主机内存,必然更慢。

然后找到了这篇帖子解决了上面条件判断返回false的问题:

OpenCV离散傅里叶变换

核心代码如下:

Mat padded;                            //expand input image to optimal size
int m = getOptimalDFTSize( I.rows );
int n = getOptimalDFTSize( I.cols ); // on the border add zero values
copyMakeBorder(I, padded, 0, m - I.rows, 0, n - I.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0)); Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
Mat complexI;
merge(planes, 2, complexI); // Add to the expanded another plane with zeros dft(complexI, complexI); // this way the result may fit in the source matrix

2.opencl核函数编译失败

继续往后执行,debug版本opencv输出以下信息:

[ INFO:0] Specify OPENCV_OPENCL_CACHE_DIR configuration parameter to enable OpenCL cache
OpenCL program build log: core/fft
Status -11: CL_BUILD_PROGRAM_FAILURE
-D LOCAL_SIZE=36 -D kercn=12 -D FT=float -D CT=float2 -D RADIX_PROCESS=fft_radix4_B3(smem,twiddles+0,ind,1,9);fft_radix3_B4(smem,twiddles+3,ind,4,12);fft_radix3_B4(smem,twiddles+11,ind,12,12); -D COMPLEX_INPUT -D COMPLEX_OUTPUT
BC-src-code:429:12: error: '__local' can only appear in __kernel functions at function scope
__local CT smem[LOCAL_SIZE];
^
BC-src-code:499:12: error: '__local' can only appear in __kernel functions at function scope
__local CT smem[LOCAL_SIZE];
^
BC-src-code:558:12: error: '__local' can only appear in __kernel functions at function scope
__local CT smem[LOCAL_SIZE];
^
BC-src-code:644:12: error: '__local' can only appear in __kernel functions at function scope
__local CT smem[LOCAL_SIZE];
^
4 diagnostic(s) generated.

出错的代码是:

bool enqueueTransform(InputArray _src, OutputArray _dst, int num_dfts, int flags, int fftType, bool rows = true) const

        ocl::Kernel k(kernel_name.c_str(), ocl::core::fft_oclsrc, options);
if (k.empty())
return false;

我的android手机是opencl 2.0版本,暂不清楚opencv开发者所用的fft.cl对应的opencl版本是什么。由此说明之前并没有人在android下去做opencl版本的dft()函数的兼容。

下一步是认真分析fft.cl的语法,想办法在android下可以编译通过。

===================================

2019-06-26 20:48补充:

核函数这里解决了:

'__local' can only appear in __kernel functions at function scope

声明为__local的变量,只能定义在函数的顶级作用域,例如写在if()里面是不行的。

因此,把所有if, for 等括号里面的__local变量定义放在函数开始处就解决了。

opencv中的ocl_dft()终于跑起来了!

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