c++ - OpenCV vector x矩阵互相关

Question

我发现的所有打开的CV示例似乎都与2D图像上的2D内核有关。

我有一个1d内核，正在寻找一个操作，该操作每行将返回导致最大相关性的值和偏移量。

直接C++，我的代码如下所示:

    vector<int> offset(img.rows);
    vector<int> amp(img.rows);
    std::vector<double> corrs(MAX_SEARCH);

    for(int row = 0; row< img.rows; row++){
        row_data = img.row(row)
        for (int i = 0; i < MAX_SEARCH; i++) {
            double correlation = 0;
            for (int j = 0; j < wfm.size(); j++) {
                correlation += (wfm[j] * row_data[i+j]);
            }
            corrs[i] = correlation;
        }

        amp[row]  = *std::max_element(corrs.begin(), corrs.end());
        offest[row] = std::max_element(corrs.begin(), corrs.end()) - corrs.begin();
    }

我正在寻找的关键是能够利用一些我认为OpenCV应该能够做到的单指令多数据优化的优势，或者如果OpenCV无法实现这一目标，那么如何重写此代码来实现所以。

Answer 1

如果使用的是OpenCV功能，则需要使用SIMD支持为计算机构建OpenCV。或者，您可以在OpenCV论坛上关注this solution。

对于您的代码，我可能建议您使用OpenMP。很容易添加。您只需在最后一个for循环之前添加#pragma omp simd。然后用-fopenmp编译。 Here是了解OpenMP的简单教程。并将其documentation放在simd选项上。