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我想加速我的 C++ 双线性插值代码。
设置如下:从灰度图像 img 我想提取一个矩形 block pat 在位置 cent 与单位间距和无上采样/下采样。</strong>
由于 cent 通常不是整数,我必须对提取的补丁进行双线性插值。
图像 img、提取的补丁 pat 和位置 cent 存储为 float 。补丁的大小为 [2*pad+1],pad 是位置 cent 左右的填充。
目前的解决方案是这样的:
void function(Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, 1>* pat,
const float* img,
const Eigen::Vector2f* cent)
{
Eigen::Vector4f we; // bilinear weight vector
// ... [CROPPED: compute bilinear weights]
float *pat_it = pat->data();
for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y)
{
int postmp_a = y * image_width;
int postmp_b = (y-1) * image_width;
for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it)
{
(*pat_it) = we[0] * img[ x + postmp_a] +
we[1] * img[x-1 + postmp_a] +
we[2] * img[ x + postmp_b] +
we[3] * img[x-1 + postmp_b];
}
}
}
是否可以进一步加快速度?此函数将在实时信号处理管道中被调用数百万次。 没有内存限制。
是否有特定的 Eigen 函数?
由于这是我的代码最关键的瓶颈,我也愿意考虑将代码转移到不同的编程语言/架构(汇编程序、CUDA 等...)。对此有什么想法/提示吗?
更一般地说,您将如何系统地处理此问题以进行分析?
更多细节:该代码是使用“-Ofast -std=c++11”编译的,并且已经使用 OpenMP 并行运行。图片大小约为 1000x1200 像素,填充在 5-10 像素之间。
编辑
通过直接使用指向 4 个相应图像位置的指针,我已经成功地将速度提高了约 6%。
...
for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x,++pat_it,
++img_a,++img_b,++img_c,++img_d)
{
(*pat_it) = we[0] * (*img_a) +
we[1] * (*img_b) +
we[2] * (*img_c) +
we[3] * (*img_d);
}
...
最佳答案
你可以尝试让 Eigen 精简一些,比如:
void function(Eigen::VectorXf* pat,
const float* img,
const Eigen::Vector2f* cent)
{
...
for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y)
{
...
Eigen::Map<Eigen::Array4f, 0, Eigen::OuterStride<>> mp(img + cent[0]-pad -1 + postmp_b, 4, Eigen::OuterStride<>(image_width));
for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it)
{
new (&mp) Eigen::Map<Eigen::Array4f>(img + x-1 + postmp_b, 4, Eigen::OuterStride<>(image_width));
(*pat_it) = (mp * we.array()).sum();
...
注意:您可能需要重新排列 we
以匹配 img
元素的新顺序。
您可以尝试并做得更好,而不是创建一堆 map ,而是创建一个大 map :
void function(Eigen::VectorXf* pat,
const float* img,
const Eigen::Vector2f* cent)
{
...
Eigen::Map<Eigen::ArrayXXf, 0, Eigen::OuterStride<>> mp(img, image_width, image_height, Eigen::OuterStride<>(image_width));
for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y)
{
...
for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it)
{
(*pat_it) = (mp.block<2,2>(x,y) * we.array()).sum();
...
你也许可以做得更好,我还没有测试过这些。这使我得出以下免责声明。我没有测试过这个。也就是说,您可能需要更改 InnerStride
和 OuterStride
,以及 image_width
和 image_height
等。
如果这对您有帮助,我很想知道它提供了多少加速。
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