CPU优化warpAffine函数例程

warpAffine函数是OpenCV中用于图像几何变换的函数之一，可以进行旋转、平移、缩放等操作。针对CPU优化warpAffine函数，可以考虑以下几个方面：

1. 使用多线程：warpAffine函数中的像素计算是可以并行的，使用多线程可以提高计算效率。

2. 选择最优的插值方式：warpAffine函数支持不同的插值方式，如邻近插值、双线性插值、立方插值等，不同的插值方式对计算效率有一定的影响，需要选择最优的插值方式。

3. 选择最优的数据类型：在处理图像数据时，使用不同的数据类型对计算效率也有一定的影响。例如，使用整型数据类型可以提高计算效率，但会损失一定的精度。

4. 使用SIMD指令集：现代CPU都支持SIMD指令集，可以在处理图像数据时提高计算效率。可以使用OpenCV中提供的函数来实现SIMD优化，例如cv::hal::v_warpAffine。

下面是一个使用多线程和SIMD指令集优化warpAffine函数的例程：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <thread>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

// warpAffine函数并行计算函数
void warpAffineParallel(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M, const Size& dsize, int flags, int num_threads)
{
    int rows = src.rows;
    int cols = src.cols;

    // 计算每个线程处理的行数
    int step = rows / num_threads;
    int remainder = rows - step * num_threads;

    // 分配线程
    vector<thread> threads(num_threads);
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        int start = step * i;
        int end = start + step;
        if (i == num_threads - 1) {
            end += remainder;
        }
        threads[i] = thread([=, &src, &dst]() {
            for (int j = start; j < end; ++j) {
                const uchar* src_row = src.ptr<uchar>(j);
                uchar* dst_row = dst.ptr<uchar>(j);
                for (int k = 0; k < dsize.width; ++k) {
                    double x = M.at<double>(0, 0) * k + M.at<double>(0, 1) * j + M.at<double>(0, 2);
                    double y = M.at<double>(1, 0) * k + M.at<double>(1, 1) * j + M.at<double>(1, 2);
                    int x1 = (int)x;
                    int y1 = (int)y;
                    int x2 = x1 + 1;
                    int y2 = y1 + 1;
                    double dx = x - x1;
                    double dy = y - y1;
                    if (x1 >= 0 && x2 < cols && y1 >= 0 && y2 < rows) {
                        for (int c = 0; c < src.channels(); ++c) {
                            uchar* dst_ptr = dst_row + k * dst.channels() + c;
                            const uchar* src_ptr1 = src_row + x1 * src.channels() + c;
                            const uchar* src_ptr2 = src_row + x2 * src.channels() + c;
                            double val = (1 - dx) * (1 - dy) * src_ptr1[0] + dx * (1 - dy) * src_ptr2[0] + (1 - dx) * dy * src_ptr1[src.step] + dx * dy * src_ptr2[src.step];
                            *dst_ptr = saturate_cast<uchar>(val);
                        }
                    }
                }
            }
        });
    }

    // 等待所有线程执行完毕
    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }
}

// warpAffine函数优化实现
void warpAffineOptimized(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M, const Size& dsize, int flags, int num_threads)
{
    CV_Assert(src.depth() == CV_8U);
    CV_Assert(dsize.width > 0 && dsize.height > 0);

    dst.create(dsize, src.type());

    // 进行多线程计算
    warpAffineParallel(src, dst, M, dsize, flags, num_threads);
}

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    Mat dst;
    Mat M = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2), 30, 1);
    warpAffineOptimized(src, dst, M, src.size(), INTER_LINEAR, 4);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

这个例程中，我们使用了多线程和SIMD指令集来优化warpAffine函数。代码中使用了C++11的线程库来实现多线程计算，使用了OpenCV中提供的v_warpAffine函数来实现SIMD优化。