C++ cuda将.png转换为灰度

我正在用c写一个可以将.png图像转换成灰度的应用程序。 我用的是c和cuda。我对cuda代码有问题，我不知道为什么。（我是cuda begginer）

我的转换函数看起来：

__global__
void setPixelToGrayscale(unsigned char *image)
{
    int i = threadIdx.x*4;
    float gray;
    float r, g, b;
    r = image[i + 0];
    g = image[i + 1];
    b = image[i + 2];
    gray = .299f*r + .587f*g + .114f*b;
    image[i + 0] = gray;
    image[i + 1] = gray;
    image[i + 2] = gray;
    image[i + 3] = 255;
}


void transformToGrayCuda(rgb_image *img)
{

    unsigned char* image = img->image;
    unsigned char* image_d;
    unsigned width = img->width;
    unsigned height = img->height;
    int N = (int)width * (int)height; 
    size_t size = N * sizeof(unsigned char);
    cudaMalloc((void **) image_d, size);
    cudaMemcpy(image_d, image,  size, cudaMemcpyHostToDevice);
    setPixelToGrayscale<<<1, N>>>(image_d);
    cudaMemcpy(image, image_d, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(image_d);

/* this works fine if cuda code is commented
int j=0;
for(j=0; j<N; j++)
{
    int i = j*4;
    float gray;
    float r, g, b;
    r = image[i + 0];
    g = image[i + 1];
    b = image[i + 2];
    gray = .299f*r + .587f*g + .114f*b;
    image[i + 0] = gray;
    image[i + 1] = gray;
    image[i + 2] = gray;
    image[i + 3] = 255;
}
*/

}

\u全局__
void setPixelToGrayscale（无符号字符*图像）
{
int i=threadIdx.x*4；
浮灰；
浮子r，g，b；
r=图像[i+0]；
g=图像[i+1]；
b=图像[i+2]；
灰色=.299f*r+.587f*g+.114f*b；
图像[i+0]=灰色；
图像[i+1]=灰色；
图像[i+2]=灰色；
图像[i+3]=255；
}
void transformToGrayCuda（rgb_图像*img）
{
无符号字符*image=img->image；
无符号字符*图像\u d；
无符号宽度=img->width；
无符号高度=img->高度；
int N=（int）宽度*（int）高度；
size\u t size=N*sizeof（无符号字符）；
Cudamaloc（（空白**）图像尺寸）；
cudaMemcpy（图像、图像、大小、cudaMemcpyHostToDevice）；
setPixelToGrayscale（图像）；
cudaMemcpy（图像、图像、大小、cudaMemcpyDeviceToHost）；
cudaFree（图d）；
/*如果对cuda代码进行了注释，则此功能可以正常工作
int j=0；
对于（j=0；j代码中的问题是：

cudaMalloc((void **) image_d, size);

您应该给指针一个指针，而不是将其转换为变量。
正确的代码是：

cudaMalloc(&image_d, size);

代码中的问题是：

cudaMalloc((void **) image_d, size);

您应该给指针一个指针，而不是将其转换为变量。
正确的代码是：

cudaMalloc(&image_d, size);

N的大小是多少？。您在一个块中运行所有N个线程。根据GPU的不同，每个块有512或1024个线程的限制。如果N>512，请更改块的数量。块的数量=1+N/512，每个块的线程数=512。在这里，如果threadid
此外，内核执行是异步的。因此，在内核调用之后需要调用cudadevicesynchronize（）

如果您给出了确切的错误/问题，那么我可以提供更多帮助。
N的大小是多少？。您在一个块中运行所有N个线程。根据GPU的不同，每个块有512或1024个线程的限制。如果N>512，请更改块数。块数=1+N/512，每个块的线程数=512。她e、 如果threadid
此外，内核执行是异步的。因此，在内核调用之后需要调用cudadevicesynchronize（）

如果你给出确切的错误/问题，那么我可以提供更多帮助。
不会改变任何东西加权平均值是正确的。OP使用的数字是NTSC权重。在sRGB中，权重是Y=0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B。这两组权重说明人眼对绿色更敏感，对bl更不敏感ue.@GlennRanders Pehrson在第一版中说图片看起来不太合适。另一个WTF是：我投了反对票，认为答案是正确的。（用户在另一个答案的评论中写下了答案，并选择了另一个帖子作为正确答案）我投了反对票，因为有人建议使用未加权的颜色平均值。请看这解释了为什么这些值应该加权。关于加权的错误陈述已从答案中删除，因此+1。不会改变任何东西加权平均值是正确的。OP使用的数字是NTSC权重。在sRGB中，权重为Y=0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B。这两组权重都说明了人眼对绿色更敏感，而对蓝色更不敏感。@GlennRanders Pehrson在第一次修订中说，这张图片看起来不太合适。另一个WTF是：我投了反对票，这是正确的答案。（用户将答案写在另一个答案的评论中，并选择另一个帖子作为正确答案）我投了反对票，因为有人建议使用未加权的颜色平均值。请看哪一个解释了为什么应该对值进行加权。关于加权的错误陈述已从答案中删除，因此+1.cudaMemcpy和cudaFree都是阻塞调用。在这种情况下，不需要显式同步调用。我更改了它，但仍然没有t将图像更改为灰度。我在评论中将我的代码上载到了主帖子，你能检查一下吗？你的代码中有一个竞态条件。第I个线程的图像[I+2]和（I+1）中的图像[I+1]线程可能同时在同一位置写入。争用条件会导致不可预测的结果。请为此重构代码。我相信这对代码的逻辑来说不会太困难。此外，检查大小变量是否在“int”范围内。有时，“int”范围可能无法适应，您需要在这种情况下使用“long”。不，（4+2）！=（8+1）。我发现了问题。在Cudamaloc（（void**）image\u d，size）；我必须使用指向图像的指针，而不是图像。你关于块的建议很有用。Thanksudamcpy和cudaFree都是阻塞调用。在这种情况下不需要显式同步调用。我更改了它，但它仍然不会将图像更改为灰度。我将我的代码在注释中上载到主帖子，你能检查一下吗？存在种族条件第i个线程的图像[i+2]和（i+1）中的图像[i+1]线程可能同时在同一位置写入。争用条件会导致不可预测的结果。请为此重构代码。我相信这对代码的逻辑来说不会太困难。此外，检查大小变量是否在“int”范围内。有时，“int”范围可能无法适应，您需要在这种情况下使用“long”。不，（4+2）！=（8+1）。我发现了问题。在Cudamaloc（（void**）image\u d，size）；我必须使用指向图像的指针，而不是图像。你关于块的建议是有用的。感谢你，如果没有其他人可以运行的完整示例，可以这么说。这是我的代码链接。LOL，我无意观看视频广告，只是为了看你的源代码。为什么不将其编辑到问题中？（或者至少使用pastebin.com或类似工具）无论如何，在你的任务中发布一个完整的代码