操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

OpenCV CUDA 模块（cudev）中的一个仿函数（functor）生成器，用于创建一个反向二值化阈值处理函数对象。
这个函数返回一个仿函数对象（functor），用于在 GPU 上执行反向二值化阈值处理（Threshold Binary Inverted），即：
如果像素值小于等于 thresh，则设为 maxVal；否则设为 0。

函数原型


template<typename T >
__host__ __device__ ThreshBinaryInvFunc<T> cv::cudev::thresh_binary_inv_func 	( 	T  	thresh,T  	maxVal )

参数

T thresh 阈值，如果像素值小于等于该值则保留最大值
T maxVal 像素满足条件时设置的最大值

代码


#include <opencv2/cudev.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>// CUDA kernel 使用 functor 对图像进行反向二值化
template <typename T>
__global__ void thresholdInvKernel(const T* input, T* output, int numPixels,cv::cudev::ThreshBinaryInvFunc<T> func) {int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (idx < numPixels) {output[idx] = func(input[idx]);}
}int main() {// Step 1: 读取图像并转为灰度图cv::Mat bgr = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_COLOR);if (bgr.empty()) {std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;return -1;}cv::Mat src;cv::cvtColor(bgr, src, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 灰度图int width = src.cols;int height = src.rows;int numPixels = width * height;// Step 2: 分配 GPU 内存uchar* d_input, *d_output;cudaMalloc(&d_input, numPixels * sizeof(uchar));cudaMalloc(&d_output, numPixels * sizeof(uchar));cudaMemcpy(d_input, src.data, numPixels * sizeof(uchar), cudaMemcpyHostToDevice);// Step 3: 创建反向二值化函数对象auto func = cv::cudev::thresh_binary_inv_func<uchar>(128, 255);// Step 4: 启动 kernelint blockSize = 256;int numBlocks = (numPixels + blockSize - 1) / blockSize;thresholdInvKernel<<<numBlocks, blockSize>>>(d_input, d_output, numPixels, func);// Step 5: 下载结果cv::Mat result(height, width, CV_8U);cudaMemcpy(result.data, d_output, numPixels * sizeof(uchar), cudaMemcpyDeviceToHost);// Step 6: 显示结果cv::imshow("Binary Inv Threshold Result", result);cv::waitKey(0);cv::imwrite("binary_inv_result.jpg", result);// Step 7: 清理资源cudaFree(d_input);cudaFree(d_output);return 0;
}