OpenCL を使って　ガウスぼかしをする(その２) #C++

概要

ガウスぼかしは、重みづけ平滑化の１つである。

前回は、重みの値をプログラムファイルにハードコーディングした。
今回は、重みの値を計算によって求め、デバイス側プログラムに引数として渡す。

ガウスカーネルを計算する

２次元のガウス関数は、下記の関数で表現される。
この関数を単にガウシアン(Gaussian) とも呼ぶ。

G\left( x, y \right) = \dfrac {1}{ 2 \pi \sigma} \mathrm{e}^{ - \dfrac {x^{2} + y^{2}}{ 2 \sigma^{2} } }

図示すると円対称の釣鐘型になる。

図は下記より引用。

Gaussian Smoothing

ネット検索したら、下記の記事を見つけた。
ガウスカーネルの２つのパラメータ大きさ(Kernel Size)と標準偏差(sigma) から、ガウスカーネルを計算するもの。
パラメータを変えると、ぼかしの効果がどう変わるのかは、多くの人の関心ごとのようだ。

Gaussian Kernel Calculator

C ++でのプログラム例も見つかった。

stackoverflow : Implementing Gaussian Blur - How to calculate convolution matrix (kernel)

これを参考に前回のコードを修正する。

コマンドラインから大きさと標準偏差を与えて、ガウスカーネルを計算する。

Usage: GaussianFilter

計算したガウスカーネルの値をデバイス側プログラムに引数として渡す。

GaussianFilter.cpp


    memObjects[2] = createWeightBuffer(context, kernel2d,  radius);

    clSetKernelArg(kernel, 2, sizeof(cl_mem), &memObjects[2]);

gaussian_filter.cl


__kernel void gaussian_filter(
        __read_only image2d_t srcImg,
        __write_only image2d_t dstImg,
        __constant float * weights,
                    sampler_t sampler,
                     int width, 
                    int height, 
                    int radius)

サンプルコードを Github に公開した。
https://github.com/ohwada/MAC_cpp_Samples/tree/master/OpenCL-GaussianFilter

ガウスカーネルのパラメータとぼかしの効果

どのくらいのパラメータからぼかしの効果が現れるか試した。
サンプル画像は OpenCL のロゴとした。

大きさ 11x11　標準偏差 3.0 となった。

標準偏差 3.0 にして大きさを変えた例

大きさ 11x11 にして標準偏差を変えた例

標準偏差により、重みは下記のように変化する。

標準偏差が大きくなると、相対的に中心の重みが小さくなり、周辺の重みが大きくなる。
準偏差はばらつきの度合いを示す指標なので、当然の結果ですが。
図示することで、理解しやすくなる。

おまけ OpenCV を使ってガウスぼかしをする

OpenCVの GaussianBlur　API　を使う例を紹介する。

cv::GaussianBlur

    Mat img = imread(input);

    GaussianBlur(img, dst, Size(ksize, ksize), sigma, sigma);

    imwrite(output, dst);

サンプルコードはこちら。
https://github.com/ohwada/MAC_cpp_Samples/tree/master/OpenCV-GaussianBlur

OpenCL を使って ガウスぼかしをする(その２)

概要

ガウスカーネルを計算する

ガウスカーネルのパラメータとぼかしの効果

おまけ OpenCV を使ってガウスぼかしをする

OpenCL を使って　ガウスぼかしをする(その２)