gpu编程，图像部分缺失计算的问题

使用gpu编程时，计算两张图的不同的代码如下，debug了两天了，因为是初学者，怎么也想不出是哪里的问题，导致图像一部分会缺失，不管裁剪多小的图，都会存在y方向的部分缺失，想知道这是什么问题？（ps 假设 cal difference没有错误）

__global__ void Cal_difference_Kernel(const uchar* R_max_tolerance, const uchar* R_min_tolerance, const uchar* I_max_tolerance, const uchar* I_min_tolerance, const uchar* src_image, const uchar* ref_model, uchar *dst, int rows, int cols) {

    
    int x = (threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x);
    int y = (threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y);

    if (x >= cols  || y >= rows) {
        return;
    }

    dst[y * cols + x] = cal_difference((int)R_max_tolerance[y*cols+x],(int)R_min_tolerance[y*cols+x],(int)I_max_tolerance[y*cols+x],(int)I_min_tolerance[y*cols+x],(int)src_image[y*cols+x], (int)ref_model[y*cols+x]); //设置dst为0或1 ，初始为0 


}


extern "C"
void Cal_difference_gpu(const Mat& ref,const Mat& src,const Mat& result) {

    auto t1 = std::chrono::system_clock::now();

    cv::cuda::GpuMat ref_model(ref);
    cv::cuda::GpuMat src_image(src);

    cv::cuda::GpuMat R_max_tolerance(ref.size(), CV_8UC1);
    cv::cuda::GpuMat R_min_tolerance(ref.size(), CV_8UC1);
    cv::cuda::GpuMat I_max_tolerance(ref.size(), CV_8UC1);
    cv::cuda::GpuMat I_min_tolerance(ref.size(), CV_8UC1);

    // ...这里省略了一些tolerance计算 

    cv::cuda::GpuMat Difference(ref.size(), CV_8UC1,Scalar(0));

    dim3 block(32, 32);
    dim3 grid((ref.rows -1 ) / 32 + 1 , (ref.cols - 1) / 32 +1 );  // 向上取整 
    Cal_difference_Kernel<<<grid, block>>>(R_max_tolerance.ptr<uchar>(),R_min_tolerance.data,I_max_tolerance.ptr<uchar>(),I_min_tolerance.ptr<uchar>(),src_image.ptr<uchar>(), ref_model.ptr<uchar>(), Difference.ptr<uchar>(), ref.rows, ref.cols);
    
    cudaDeviceSynchronize();

    Difference.download(result);

    //cudaFree((void*)differ_data);

}

缺失效果如下：（截了部分图）

引用皆我百晓生小程序回复内容作答：

根据提供的代码和缺失效果，问题可能出在以下几个方面：

线程块大小和网格大小设置问题：在计算图像差异的核函数中，你设置了32x32的线程块大小和以线程块为单位计算网格大小。但你在计算网格大小时，使用了ref.rows和ref.cols而不是ref.cols和ref.rows。请确保将行和列的顺序正确设置。

正确的代码应该是：

dim3 grid((ref.cols - 1) / 32 + 1 , (ref.rows - 1) / 32 +1 );

内存访问越界：在核函数中，你使用了threadIdx.x和threadIdx.y来计算图像中的位置索引。但是，你没有对x和y进行越界检查，导致可能访问到图像范围之外的内存区域。请确保在访问图像时进行正确的边界检查，以避免越界访问导致的数据缺失。

在修改核函数的内部if语句之前，可以添加以下代码来检查并调整x和y的取值范围：

x = max(min(x, cols - 1), 0);
y = max(min(y, rows - 1), 0);

并且在核函数中使用修正后的x和y的值：

dst[y * cols + x] = cal_difference(...);

这些修正可以帮助确保在计算图像差异时，不会访问超出图像范围的内存空间，从而解决图像部分缺失的问题。

如果问题仍然存在，请提供更多关于图像和计算差异函数(cal_difference)的详细信息，以便我能够提供更具体的帮助。

你的代码中有一些可能导致图像缺失的问题，你可以尝试以下的排查方案：

检查线程和块的划分：在你的核函数中，你是通过线程的x和y坐标来访问图像的每个像素。你需要保证所有的线程都在图像的边界内。你当前的代码只检查了x和y是否超过了图像的列数和行数，但并没有处理边缘情况。当一个线程的x或y坐标等于图像的行数或列数时，它仍然会尝试访问图像的一个像素，这可能导致图像的一部分被忽略。你可以尝试修改你的核函数，让它的x和y坐标始终小于图像的列数和行数，而不是大于等于。
检查图像的内存分配：确保你分配的GPU内存足够存储整个图像。在你的代码中，你通过cv::cuda::GpuMat来分配内存。你需要确保这些GpuMat对象的大小与你的输入图像的大小相同。
检查图像的数据类型：你的核函数期望输入图像的数据类型是uchar，你需要确保你的输入图像的数据类型确实是uchar。如果输入图像的数据类型与你的核函数期望的类型不同，可能会导致图像的一部分被忽略。
检查核函数的调用：在你的主函数中，你调用了核函数Cal_difference_Kernel，你需要确保所有的参数都传递正确。特别是图像的宽度和高度，你需要确保它们的值是正确的。

【以下回答由 GPT 生成】

问题1: 您是使用哪种GPU编程框架（例如CUDA、OpenCL）进行开发的？

回答1: 我正在使用CUDA进行GPU编程。

问题2: 请提供用于调用Cal_difference_gpu函数的代码片段，以及传递给该函数的参数。

回答2: 这里稍微修改一下您的代码片段，添加了调用Cal_difference_gpu函数的代码和传递的参数。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

// 函数声明
extern "C" void Cal_difference_gpu(const uchar* R_max_tolerance, const uchar* R_min_tolerance, const uchar* I_max_tolerance, const uchar* I_min_tolerance, const uchar* src_image, const uchar* ref_model, uchar* dst, int rows, int cols);

int main() {
    // 读取图像和模型
    cv::Mat src_image = cv::imread("src_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat ref_model = cv::imread("ref_model.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 把图像和模型转换为uchar数组
    uchar* src_data = src_image.data;
    uchar* ref_data = ref_model.data;

    // 定义输出数组
    uchar* dst_data = new uchar[src_image.rows * src_image.cols * sizeof(uchar)];

    // 调用GPU计算函数
    Cal_difference_gpu(nullptr, nullptr, nullptr, nullptr, src_data, ref_data, dst_data, src_image.rows, src_image.cols);

    // 打印计算结果
    for (int i = 0; i < src_image.rows * src_image.cols; i++) {
        std::cout << "dst[" << i << "] = " << (int)dst_data[i] << std::endl;
    }

    // 释放内存
    delete[] dst_data;

    return 0;
}

请将src_image.jpg和ref_model.jpg替换为您实际使用的图像文件路径。

问题3: 您期望得到什么样的输出？您可以提供一些示例输入和期望的输出吗？

回答3: 由于您的代码没有提供关于cal_difference函数的实现细节，无法确定具体的期望输出。但可以根据dst数组的输出来判断是否存在图像部分缺失的问题。如果图像部分缺失，则应该检查您的cal_difference函数的实现。

问题4: 除了图像部分缺失的问题，您还遇到了其他任何问题吗？

回答4: 目前只能根据提供的代码判断存在图像部分缺失的问题。如果还有其他问题，请提供更多的相关信息，以便进一步帮助解决。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

问题可能出在以下几个方面：

线程块大小（blockDim.x）和网格大小（grid）的设置。你可以尝试调整这两个参数的值，以找到最佳的性能和图像质量平衡点。例如，你可以尝试将blockDim.x和grid分别设置为32和(ref.rows - 1) / 32 + 1。
cal_difference函数的实现。确保这个函数能够正确处理输入数据，并返回期望的结果。你可以在GPU上调试这个函数，以确保其正确性。
内存传输问题。在调用Cal_difference_Kernel时，确保R_max_tolerance、R_min_tolerance、I_max_tolerance、I_min_tolerance、src_image和ref_model的数据已经正确传输到GPU内存中。你可以使用cudaMemcpy()函数进行数据传输。
结果存储空间的大小。确保Difference的容量足够存储计算出的差异值。如果结果图像的尺寸非常大，你可能需要增加Difference的容量。
检查是否有其他错误或警告。在编译和运行代码时，仔细检查编译器和运行时的错误和警告信息，以找到潜在的问题。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据您提供的代码和缺失效果的示例图像，我注意到您在调用 CUDA 内核函数 Cal_difference_Kernel 时，可能存在一个错误的索引计算。在计算 x 和 y 索引时，您使用了 threadIdx.x 和 threadIdx.y 以及 blockIdx.x 和 blockIdx.y，但是在索引计算中，您将 x 与 cols 进行比较，将 y 与 rows 进行比较。
然而，根据您提供的代码和示例图像，您的 grid 大小是 (ref.rows - 1) / 32 + 1, (ref.cols - 1) / 32 + 1，即网格的行数是 ref.rows，网格的列数是 ref.cols。因此，在内核函数中，您应该将 x 与 cols 进行比较，将 y 与 rows 进行比较。
请尝试将以下行代码：

if (x >= cols || y >= rows) {
    return;
}

更改为：

if (x >= cols || y >= rows) {
    dst[y * cols + x] = 0; // 或者设置其他默认值
    return;
}

这样可以确保超出图像范围的线程将设置对应位置的像素值为0或其他默认值，避免出现缺失的问题。

请注意，还有其他可能导致缺失问题的因素，例如内核函数中的计算逻辑或图像的数据传输。如果上述修改仍未解决问题，请提供更多关于 cal_difference 函数的信息以及完整的代码和示例图像，以便能够更深入地帮助您解决问题。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

结合GPT给出回答如下请题主参考
首先，可能是您的图像像素坐标计算有误导致图像部分缺失。

其次，您使用的GPU编程框架是否支持您所使用的操作？例如，如果您的代码使用了CUDA，您需要检查您的显卡是否支持CUDA。

另外，您使用的图像文件的格式是否正确？有些图像格式可能不被某些编程框架支持，导致图像部分缺失。

最后，您可以尝试使用图像处理库（如OpenCV）提供的函数来实现图像比较，这些函数经过了充分的测试和验证，可以避免由于编程错误导致的图像部分缺失问题。

确保 Cal_difference_Kernel 函数的线程块和网格设置正确。你已经计算了 grid 和 block 的值，但是如果 ref.rows 或 ref.cols 不是 32 的倍数，就可能会导致问题。你可以尝试使用较小的块尺寸来进行测试，以查看是否有改善。你的计算似乎依赖于 R_max_tolerance、R_min_tolerance、I_max_tolerance、I_min_tolerance、src_image 和 ref_model 这些图像，如果其中任何一个有越界访问，就会导致问题。