• 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的cv::cudev模块中的一个用于 CUDA 编程的辅助函数，用于将指向共享内存（shared memory）的指针封装成一个tuple，便于在 CUDA核函数中使用。
将一个指向共享内存的指针打包成一个tuple类型，方便在CUDA设备端（device）传递多个共享内存指针。
它主要用于OpenCV内部实现一些并行化算法时，管理多个共享内存数组。、

函数原型

__device__ __forceinline__ tuple<volatile T0*> cv::cudev::smem_tuple 	( 	T0 *  	t0	) 	

参数

• t0 T0* 一个指向共享内存的指针

返回值

返回一个 tuple<volatile T0*>，即包含一个指向volatile T0类型的指针的元组。

代码示例

#include <opencv2/cudev/warp/reduce.hpp>    // 包含 smem_tuple
#include <thrust/tuple.h>                 // thrust::get
#include <iostream>using namespace cv::cudev;// 示例核函数：使用 smem_tuple 封装两个共享内存数组
__global__ void exampleKernel() {// 定义两个共享内存数组__shared__ float sharedFloats[128];__shared__ int   sharedInts[128];int tid = threadIdx.x;// 初始化共享内存sharedFloats[tid] = tid * 1.0f;sharedInts[tid] = tid;// 使用 OpenCV 的 smem_tuple 打包共享内存auto smem = smem_tuple(sharedFloats, sharedInts);// 通过 thrust::get 访问元组中的共享内存指针volatile float* fptr = thrust::get<0>(smem);volatile int* iptr   = thrust::get<1>(smem);// 在线程 0 上打印结果if (tid == 0) {for (int i = 0; i < 5; ++i) {printf("sharedFloats[%d] = %f, sharedInts[%d] = %d\n", i, fptr[i], i, iptr[i]);}}
}int main() {// 启动核函数exampleKernel<<<1, 128>>>();cudaDeviceSynchronize();  // 等待 GPU 完成执行return 0;
}

运行结果

sharedFloats[0] = 0.000000, sharedInts[0] = 0
sharedFloats[1] = 1.000000, sharedInts[1] = 1
sharedFloats[2] = 2.000000, sharedInts[2] = 2
sharedFloats[3] = 3.000000, sharedInts[3] = 3
sharedFloats[4] = 4.000000, sharedInts[4] = 4