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我正在开发一种多次调用 FFT 函数的算法。我有几个时间限制(需要实时),所以我需要尽量减少每次 FFT 调用所花费的时间。
我正在使用 OpenCV 库,我已经用两种不同的方法实现了我的代码:
由于我的输入数据总是固定为 512x512 像素的真实图像,你认为如果我自己实现基于 DFT 数学定义的 FFT 算法,存储正弦/余弦表,我可以获得更好的性能还是 FFTW库真的很优化吗?有更好的想法吗?
所有想法和建议将不胜感激。到目前为止,我不考虑并行化或 GPU 实现。
谢谢
更新:
系统:Windows 7 中的 Intel Xeon 5130 2.0GHz CPU、Visual Studio 10.0 和 FFTW 3.3.3(按照站点中的说明编译)、OpenCV 2.4.3。
使用 FFTW 进行 FFT 调用的代码示例(输入:OpenCV Mat CV_32F(1 channel ,浮点型),输出 OpenCV Mat CV_32FC2(2 channel ,浮点型):
float *im_data;
fftwf_complex *data_in;
fftwf_complex *fft;
fftwf_plan plan_f;
int i, j, k;
int height=I.rows;
int width=I.cols;
int N=height*width;
float* outdata = new float[2*N];
im_data = ( float* ) I.data;
data_in = ( fftwf_complex* )fftwf_malloc( sizeof( fftwf_complex ) * N );
fft = ( fftwf_complex* )fftwf_malloc( sizeof( fftwf_complex ) * N );
plan_f = fftwf_plan_dft_2d( height , width , data_in , fft , FFTW_FORWARD , FFTW_MEASURE );
for(int i = 0,k=0; i < height; ++i) {
float* row = I.ptr<float>(i);
for(int j = 0; j < width; j++) {
data_in[k][0]=(float)row[j];
data_in[k][1] =(float)0.0;
k++;
}
}
fftwf_execute( plan_f );
int width2=2*width;
// writing output matrix: RealFFT[0],ImaginaryFFT[0],RealFFT[1],ImaginaryFFT[1],...
for( i = 0, k = 0 ; i < height ; i++ ) {
for( j = 0 ; j < width2 ; j++ ) {
outdata[i * width2 + j] = ( float )fft[k][0];
outdata[i * width2 + j+1] = ( float )fft[k][1];
j++;
k++;
}
}
Mat fft_I(height,width,CV_32FC2,outdata);
fftwf_destroy_plan( plan_f );
fftwf_free( data_in );
fftwf_free( fft );
return fft_I;
最佳答案
您使用 FFTW 的 FFT 时间似乎非常长。要使用固定大小的 FFT 充分利用 FFTW,您应该使用 FFTW_PATIENT
标志生成一个计划,然后最好保存生成的“智慧”以供后续重复使用。您可以从自己的代码或使用 fftw-wisdom 生成智慧。工具。
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