//1）CUDA和OPENCV联系起来；（test1.cu)
# include  "stdafx.h"
# include  <iostream >
# include  "opencv2/core/core.hpp"
# include  "opencv2/highgui/highgui.hpp"
# include  "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
# include  <stdio.h >
# include  <assert.h >
# include  <cuda_runtime.h >
# include  <helper_functions.h >
# include  <helper_cuda.h >
using  namespace std;
using  namespace cv;
# define N  250
//test1的kernel
__global__  void test1kernel( int  *t)
{
     int x  = blockIdx.x;
     int y  = blockIdx.y;
     int offset  = x +y *gridDim.x; 
    t[offset]  = 255 -t[offset];
 
}
int main( void)
{    
     //step0.数据和内存初始化
    Mat src  = imread( "opencv-logo.png", 0);
    resize(src,src,Size(N,N));
     int  *dev_t;
     int t[N *N];
    Mat dst  = Mat(N,N,CV_8UC3);
     for ( int i = 0;i <N *N;i ++)
    {
        t[i]   =( int)src.at < char >(i /N,i %N);
    }
    checkCudaErrors(cudaMalloc(( void  * *) &dev_t,  sizeof( int) *N *N));
     //step1.由cpu向gpu中导入数据
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_t, t, sizeof( int) *N *N, cudaMemcpyHostToDevice));
     //step2.gpu运算
    dim3 grid(N,N);
    test1kernel << <grid, 1 >> >(dev_t);
     //step3.由gpu向cpu中传输数据
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(t, dev_t, sizeof( int) *N *N, cudaMemcpyDeviceToHost));
     //step4.显示结果
     for ( int i = 0;i <N;i ++)
    {
         for ( int j = 0;j <N;j ++)
        {
              int offset  = i *N +j;
              for ( int c = 0;c < 3;c ++)
             {
                 dst.at <Vec3b >(i,j)[c]  =t[offset];
             }
        }
    }
     //step5，释放资源
    checkCudaErrors(cudaFree(dev_t));
    imshow( "dst",dst);
    waitKey();
     return  0;
}

//3）julia
# include  "stdafx.h"
# include  <iostream >
# include  "opencv2/core/core.hpp"
# include  "opencv2/highgui/highgui.hpp"
# include  "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
# include  <stdio.h >
# include  <assert.h >
# include  <cuda_runtime.h >
# include  <helper_functions.h >
# include  <helper_cuda.h >
using  namespace std;
using  namespace cv;
# define N  250
struct cuComplex
{
     float r;
     float i;
    __device__ cuComplex( float a, float b) : r(a),i(b){}
    __device__  float magnitude2( void)
    {
         return r *r +i *i;
    }
    __device__ cuComplex  operator *( const cuComplex & a)
    {
         return cuComplex(r *a.r  - i *a.i,i *a.r  + r *a.i);
    }
    __device__ cuComplex  operator +( const cuComplex & a)
    {
         return cuComplex(r +a.r,i +a.i);
    }
};
__device__  int julia( int x, int y)
{
     const  float scale  =  1. 5;
     float jx  = scale *( float)(N / 2  - x) /(N / 2);
     float jy  = scale *( float)(N / 2  - y) /(N / 2);
    cuComplex c( - 0. 8, 0. 156);
    cuComplex a(jx,jy);
     for ( int i = 0;i < 200;i ++)
    {
        a =a *a  +c;
         if (a.magnitude2() > 1000)
        {
             return  0;
        }
    }
     return  1;
}
__device__  int fblx( int offset)
{
     if (offset  == 0  || offset == 1)
    {
         return offset;
    }
     else
    {
         return(fblx(offset  -  1) +fblx(offset  -  2));
    }
}
//test3的kernel
__global__  void juliakernel( int  *t)
{
     int x  = blockIdx.x;
     int y  = blockIdx.y;
     int offset  = x +y *gridDim.x;
     int juliaValue  = julia(x,y);
    t[offset]  =juliaValue * 255;
}
int main( void)
{    
     //step0.数据和内存初始化
     int  *dev_t;
     int t[N *N];
    Mat dst  = Mat(N,N,CV_8UC3);
     for ( int i = 0;i <N *N;i ++)
    {
        t[i]   = 0;
    }
    checkCudaErrors(cudaMalloc(( void  * *) &dev_t,  sizeof( int) *N *N));
     //step1.由cpu向gpu中导入数据
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_t, t, sizeof( int) *N *N, cudaMemcpyHostToDevice));
     //step2.gpu运算
    dim3 grid(N,N);
    juliakernel << <grid, 1 >> >(dev_t);
     //step3.由gpu向cpu中传输数据
    checkCudaErrors(cudaMemcpy(t, dev_t, sizeof( int) *N *N, cudaMemcpyDeviceToHost));
     //step4.显示结果
     for ( int i = 0;i <N;i ++)
    {
         for ( int j = 0;j <N;j ++)
        {
              int offset  = i *N +j;
             printf( "%d is %d",offset,t[offset]);
              for ( int c = 0;c < 3;c ++)
             {
                  dst.at <Vec3b >(i,j)[c]  =t[offset];
             }
        }
    }
     //step5，释放资源
    checkCudaErrors(cudaFree(dev_t));
    imshow( "dst",dst);
    waitKey();
     return  0;
}