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最近在學習《OPENCL異構計算》，其中有一個實例是使用OpenCL實現圖像旋轉。這個實例中並沒有涉及讀取、保存、顯示圖像等操作，其中也存在一些小bug。在學習OpenCL之初，完整地實現這個實例還是很有意義的事情。
1、圖像旋轉原理
所謂圖像旋轉是指圖像以某一點爲中心旋轉一定的角度，形成一幅新的圖像的過程。這個點通常就是圖像的中心。
由於是按照中心旋轉，所以有這樣一個屬性：旋轉前和旋轉後的點離中心的位置不變.
根據這個屬性，可以得到旋轉後的點的座標與原座標的對應關係。
原圖像的座標一般是以左上角爲原點的，我們先把座標轉換爲以圖像中心爲原點。假設原圖像的寬爲w，高爲h，（x0,y0）爲原座標內的一點，轉換座標後的點爲（x1，y1）。可以得到：
X0’ = x0 -w/2;
y1’ =-y0 + h/2;
在新的座標系下，假設點（x0，y0）距離原點的距離爲r，點與原點之間的連線與x軸的夾角爲b，旋轉的角度爲a，旋轉後的點爲（x1，y1）, 如下圖所示。
那麼有以下結論：
x0=r*cosb；y0=r*sinb
x1 = r*cos(b-a)= r*cosb*cosa+r*sinb*sina=x0*cosa+y0*sina；
y1=r*sin(b-a)=r*sinb*cosa-r*cosb*sina=-x0*sina+y0*cosa；
得到了轉換後的座標，我們只需要把這些座標再轉換爲原座標系即可。
x1’ = x1+w/2= x0*cosa+y0*sina+w/2
y1’=-y1+h/2=-(-x0*sina+y0*cosa)+h/2=x0*sina-y0*cosa+h/2
此處的x0/y0是新的座標系中的值，轉換爲原座標系爲：
x1’ = x0*cosa+y0*sina+w/2=(x00-w/2)*consa+(-y00+h/2)*sina+w/2
y1’= x0*sina-y0*cosa+h/2=(x00-w/2)*sina-(-y00+h/2)*cosa+h/2
=(y00-h/2)*cosa+( x00-w/2)*sina+h/2
2、程序設計
對於圖像旋轉這個實例，爲了處理簡單，我將在灰度圖上去做旋轉。 大致的處理流程如下：
1> 調用OpenCVAPI imread()讀取一張彩色JPEG圖片，將它存儲在MAT變量中。該變量的data成員中存儲着將JPEG圖片解碼後的RGB數據。
2> 調用OpenCVAPI cvtColor()將存儲RGB數據的MAT變量轉換爲只存儲灰度圖像數據的MAT對象。也可以使用函數imread()時直接將JPEG圖像解碼轉換爲灰度圖像。
3> MAT對象的成員width和height存儲着解碼後圖像的分辨率信息。根據當前分辨率，分配處理圖像時所用的輸入buffer和輸出buffer。它們都按照存儲char型數據進行空間申請。
4> 將MAT對象的成員data中數據copy到輸入buffer中。同時將輸出buffer初始化爲全0。到此，我們調用OpenCV的API所要做的事情告一段落了。接下來就要調用OpenCL的API做事情了。
5> 調用OpenCLAPI clGetPlatformIDs()直接獲取第一個可用的平臺信息。該函數一般是先用它獲取支持OpenCL平臺的數目，然後再次調用它獲取某個平臺的信息。兩次調用，通過傳遞不同參數區分。
6> 調用OpenCLAPI clGetDeviceIDs()獲取第一個平臺中第一個可用的設備。同樣，這個函數也可以調用兩次，分別獲取當前平臺的設備數目，再獲取某個設備信息。
7> 調用OpenCL API clCreateContext()創建上下文。
8> 調用OpenCL API clCreateCommandQueue()創建host與device之間交互的command隊列。
9> 調用OpenCL API clCreateBuffer()在設備端分配存儲輸入圖像的buffer。
10> 調用OpenCL API clEnqueueWriteBuffer()將之前存儲灰度圖像數據的輸入buffer內存copy到設備端buffer中。
11> 調用OpenCL API clCreateBuffer()在設備端分配處理完數據的存儲buffer。
12> 調用文件讀取函數，將kernel文件ImageRotate.cl中的內容讀取到string變量中。
13> 調用OpenCL APIclCreateProgramWithSource()，使用kernel的源碼創建program對象。
14> 調用OpenCL APIclBuildProgram()編譯program對象。
15> 調用OpenCL APIclCreateKernel()，使用編譯完的程序對象創建kernel。
16> 調用OpenCL APIclSetKernelArg()爲kernel程序傳遞參數，包括輸入輸出buffer地址，圖像分辨率和sin()\cos()值。
17> 調用OpenCL APIclEnqueueNDRangeKernel()執行kernel。
18> 調用OpenCL APIclEnqueueReadBuffer，將處理完的圖像數據已經從設備端傳遞到了host端的輸出buffer中。
19> 將輸出buffer中的數據copy到MAT對象的成員data中。
20> 調用OpenCV APIimwrite()將旋轉後的灰度圖像保存到文件中，編碼爲JPEG保存起來。
21> 釋放輸入輸出buffer空間，釋放OpenCL創建的各個對象。
3、kernel程序代碼
我們先看一下kernel程序。Kernel程序是每個workitem需要執行的，它需要存儲在以cl爲後綴的文件中，比如：ImageRotate.cl。
Kernel程序定義如下：
__kernel voidimg_rotate(
__global unsigned char*dest_data,
__global unsigned char*src_data,
int W,
int H,
floatsinTheta,
floatcosTheta)
有幾點需要注意的地方：
1〉 必須帶着關鍵字__kernel；
2〉 返回值必須爲void；
3〉 區分清楚所傳參數的存儲類型，比如帶__global表示存儲在globalmemory中；什麼都不帶的W、H等表示存儲在work item的private memory中。
Kernel程序如下：
1. __kernel void img_rotate(
2. __global unsigned char *dest_data,
3. __global unsigned char *src_data,
4. int W,
5. int H,
6. float sinTheta,
7. float cosTheta){
8. //work item gets its index within index space
9. const int ix = get_global_id(0);
10. const int iy = get_global_id(1);
11.
12. //calculate location of data to move int (ix, iy)
13. //output decomposition as mentioned
14. float xpos = ((float)(ix - W / 2)) * cosTheta + ((float)(-iy + H / 2)) * sinTheta + W / 2;
15. float ypos = ((float)(ix - W / 2)) * sinTheta + ((float)(iy - H / 2)) * cosTheta + H / 2;
16.
17. //bound checking
18. if (((int)xpos >=0) && ((int)xpos < W) &&
19. ((int)ypos >= 0) && ((int)ypos < H)) {
20. dest_data[(int)ypos * W + (int)xpos] = src_data[iy * W + ix];
21. }
22. }
(未完待續)
