MATLAB中的快速膨胀图像函数答案

【问题标题】：A fast dilation image function in MATLABMATLAB中的快速膨胀图像函数
【发布时间】：2015-10-24 06:27:37
【问题描述】：

我将处理图像超像素的膨胀版本，但是 bwmorph 和 imdilate 对于我的应用程序来说非常慢。例如下面的代码 sn-p 对于 N=200 耗时超过 1 秒（parfor on 4 个线程）：

parfor i=1:N   
    idx = superpixels==i;
    bwF = bwmorph(idx,'dilate',10);
end

有谁知道加速这个过程的任何其他 MATLAB 代码？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您正在寻找高性能图像处理，您应该更改为 c++ 并使用 GPU（例如 CUDA）。它比使用 cpu 的并行内核更快。

【讨论】：

@Eugenio Ivorra with gpuArray 这在 Matlab 中也是可能的：de.mathworks.com/help/distcomp/gpuarray.html
@horseshoe 是的，你说的很对，而且你甚至可以用 C 或 C++ 编写自定义的 CUDA 代码，你可以在 MATLAB 中运行。
问题是我的GPU比较老了，不是NVIDIA的。

【解决方案2】：

Matlab 的图像处理工具箱包括数学形态学。膨胀函数称为imdilate。工具箱使用 GPU 实现高速。

【讨论】：

我无法切换到 GPU，因为我没有合适的。
您不必这样做。这是一个自动选项。它会检测它是否存在，如果存在则使用它。
我认为它实际上并没有“自动”检测 GPU 并在必要时使用它。图像处理工具箱使用英特尔集成性能基元库来帮助加速计算，而不是使用 GPU。使用 gpuArrays 的图像处理工具箱有一个单独的 GPU 处理机制。您必须显式创建 gpuArray 才能使用 GPU 版本的图像处理工具箱。
当我尝试使用 gpuArray 时，出现以下错误：The CUDA driver could not be loaded. An NVIDIA GPU with CUDA driver is required. The required CUDA version is: 4 or greater. The library name used was: libcuda.so.1. The error was: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory.
@user3517598 - 是的。 gpuArrays 是 nVidia 独有的。如果您没有启用 nVidia CUDA 的卡，很遗憾，gpuArrays 不可用。