c++ - 用cuda计算图片并直接用OpenGL显示

我想编写一个程序，为我计算图片（实际上是空间光调制器（SLM）的全息图）。这应该实时发生。图片应在GPU上计算，然后从那里直接显示在屏幕上（800x600像素）。我想使用cuda和OpenGL。我自己编写了一个小程序，这只是一个在屏幕上显示棋盘的示例。它不起作用，因为我不知道如何将图片从cuda传递到OpenGL。特别是我不知道什么是图像识别。我该如何声明。如何将计算的图片分配给它？

这是我的代码：

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <GL\glew.h>
#include <GL\freeglut.h>
#include "cuda_gl_interop.h"

/*  Create checkerboard texture  */
#define checkImageWidth 1024
#define checkImageHeight 1024
#define SIZE_X 1024
#define SIZE_Y 1024
static GLubyte checkImage[ 1024 ][ 1024 ][ 1 ];
/*static GLubyte checkImage[1024][1024][1];*/
static GLuint texName;
// Texture reference for 2D float texture
float tex[ 1024 ][ 1024 ];
float dA[ 1024 * 1024 ];
// 2D float texture
texture<float, cudaTextureType2D, cudaReadModeElementType> texRef;
float *d_A;
size_t dsize = 1024 * 1024 * sizeof( float );
struct mystruct
{
    int x;
    int y;
};

void makeCheckImage( void )
{
    int i, j, c;

    for( i = 0; i < 600; i++ )
    {
        for( j = 0; j < 800; j++ )
        {
            c = ( ( ( ( i % 2 ) == 0 ) ) ^ ( j % 2 == 0 ) ) * 255;
            checkImage[ i ][ j ][ 0 ] = (GLubyte)c;
        }
    }
}

__global__ void cudaMakeCheckImage( float *c )
{

    int col = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    int row = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
    int index = col + row * 1024;
    if( col < 1024 && row < 1024 )
    {
        c[ index ] = ( ( ( ( col % 2 ) == 0 ) ) ^ ( row % 2 == 0 ) ) * 255;
    }
}

void init( void )
{
    glClearColor( 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 );
    glShadeModel( GL_FLAT );
    glEnable( GL_DEPTH_TEST );

    cudaMakeCheckImage << <1024, 1024 >> > ( d_A );

    glPixelStorei( GL_UNPACK_ALIGNMENT, 1 );

    //makeCheckImage();
    glGenTextures( 1, &texName );
    glBindTexture( GL_TEXTURE_2D, texName );
    // set basic parameters
    glTexParameteri( GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_WRAP_S, GL_NEAREST );
    glTexParameteri( GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_WRAP_T, GL_NEAREST );
    glTexParameteri( GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MAG_FILTER, GL_NEAREST );
    glTexParameteri( GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MIN_FILTER, GL_NEAREST );
    // Create texture data
    glTexImage2D( GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGB, checkImageWidth, checkImageHeight, 0, GL_LUMINANCE, GL_UNSIGNED_BYTE, checkImage );
    // Unbind the texture
    glBindTexture( GL_TEXTURE_2D, 0 );

    cudaMalloc( &d_A, dsize );
    cudaGraphicsResource* Res;

    // Allocate CUDA array in device memory
    cudaChannelFormatDesc channelDesc = cudaCreateChannelDesc( 32, 0, 0, 0, cudaChannelFormatKindFloat );

    cudaArray* CuArr;

    cudaMallocArray( &CuArr, &channelDesc, 1024, 1024 );

    cudaError_t eError = cudaGraphicsGLRegisterImage( &Res, texName, GL_TEXTURE_2D, cudaGraphicsMapFlagsWriteDiscard );
    cudaGraphicsMapResources( 1, &Res, 0 );
    cudaMemcpy2DToArray( CuArr, 0, 0, d_A, 1024, 1024, 1024, cudaMemcpyDeviceToDevice );
    cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray( &CuArr, Res, 0, 0 );
    cudaGraphicsUnmapResources( 1, &Res, 0 );
}

void display( void )
{
    glClear( GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT );
    glEnable( GL_TEXTURE_2D );
    glTexEnvf( GL_TEXTURE_ENV, GL_TEXTURE_ENV_MODE, GL_DECAL );
    glBindTexture( GL_TEXTURE_2D, texName ); /* binds texname wit active textureunit   */
    glBegin( GL_QUADS );
    glTexCoord2f( 1.0 * 800 / 1024, 1.0 * 600 / 1024 );  glVertex2f( 1.0, 1.0 );
    glTexCoord2f( 1.0 * 800 / 1024, 0.0 );  glVertex2f( 1.0, -1.0 );
    glTexCoord2f( 0.0, 0.0 ); glVertex2f( -1.0, -1.0 );
    glTexCoord2f( 0.0, 1.0 * 600 / 1024 ); glVertex2f( -1.0, 1.0 );

    glEnd();
    glFlush();
    glBindTexture( GL_TEXTURE_2D, 0 ); /*  unbinds texname with active textureunit  ?? */
    glDisable( GL_TEXTURE_2D );
}

void keyboard( unsigned char key, int x, int y )
{
    switch( key )
    {
    case 27:
        exit( 0 );
        break;
    default:
        break;
    }
}

int main( int argc, char** argv )
{
    glutInit( &argc, argv );
    glutInitDisplayMode( GLUT_SINGLE | GLUT_RGB | GLUT_DEPTH | GLUT_BORDERLESS | GLUT_CAPTIONLESS );
    glutInitWindowSize( 800, 600 );
    glutInitWindowPosition( 100, 100 );
    glutCreateWindow( argv[ 0 ] );
    cudaSetDevice( 0 );
    cudaGLSetGLDevice( 0 );
    init();

    glutDisplayFunc( display );

    glutKeyboardFunc( keyboard );

    glutMainLoop();
    return 0;
}

这是正确的方法吗？还是我必须使用帧缓冲区。我其实不想。我想让它尽可能简单。我必须进行哪些更改才能使其正常工作？

最佳答案

我认为您可以查看DRM / DRI或Linux平面帧缓冲区。您可以参考DirectFB项目http://www.webos-internals.org/wiki/Directfb。为此，您将需要fbDev0模块，并可能需要使用该模块重新编译内核。我假设您正在使用linux。

因此，您要在此处尝试绕过整个API层，而直接尝试操纵帧缓冲区。 DRM是内核中的模块，用于管理对GPU资源的访问，因此您可以使用它。

在Windows上，您可以编写直接写入frambuffer的微型筛选器驱动程序，也可以使用http://www.blackhat.com/presentations/win-usa-04/bh-win-04-butler.pdf之类的东西。这是直接内核对象操纵。

关于c++ - 用cuda计算图片并直接用OpenGL显示，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52369196/