scikit-imageを簡単にcudaで計算させる

画像処理ライブラリのscikit-imageを簡単にCUDAで走らせるcucimというものを見つけたので、試してみる。

https://developer.nvidia.com/blog/cucim-rapid-n-dimensional-image-processing-and-i-o-on-gpus/
https://docs.rapids.ai/api/cucim/nightly/api.html

なお、scikit-imageのすべてのサブモジュールが使えるわけではないようだ。
22/02/24現在、future.graph.merge_hierarchicalは使えない。

インストール

pipが使えるなら、

先に、cupyなどの環境を整えておく必要があると思うが、

pip install cucim

で入るようだ。

condaなどの方法は、以下を参照。

numpyの配列 ⇔ cupyの配列の変換

numpy配列に入れた画像をcupy配列に入れてから用いるようである。

# numpy-array --> cupy-array
image_gpu = cp.asarray(image)

# cupy-array --> numy-array
image_cpu = cp.asnumpy(image_gpu)

例、ガウシアンフィルターと画像表示

import numpy as np
import cupy as cp
import cucim
from cucim.skimage.filters import gaussian

from skimage import data, img_as_float
from skimage.io import imread, imshow
import matplotlib.pyplot as plt

def gpu_imshow(image_gpu):
    image = cp.asnumpy(image_gpu)
    imshow(image)
    plt.show()

image = img_as_float(data.camera())
image_gpu = cp.asarray(image)
blurred_gpu = gaussian(image_gpu, sigma=5)
gpu_imshow(blurred_gpu)

参考