如何使用opencv通过SSE加速后的函数

使用OpenCV通过SSE指令加速后的函数，可以大幅提高图像处理的速度。下面以cv::addWeighted函数为例，介绍如何使用OpenCV通过SSE加速后的函数：

1. 将图像数据按照SSE对齐。

可以使用OpenCV提供的函数cv::alignPtr来将指针按照指定字节数对齐，比如按照16字节对齐，代码如下：

uchar* data1 = image1.data;
uchar* data1_align = cv::alignPtr(data1, 16); // 按照16字节对齐

uchar* data2 = image2.data;
uchar* data2_align = cv::alignPtr(data2, 16); // 按照16字节对齐

2. 使用OpenCV通过SSE加速后的函数进行图像处理。

在处理图像数据时，可以使用OpenCV通过SSE加速后的函数来加速计算。比如，可以使用cv::addWeighted函数来对两幅图像进行加权融合，代码如下：

cv::Mat image3(image1.rows, image1.cols, image1.type());
cv::addWeighted(image1, 0.5, image2, 0.5, 0.0, image3, cv::USAGE_SSE);

注意，这里需要将最后一个参数设置为cv::USAGE_SSE，以指示OpenCV使用SSE指令加速函数。

3. 将处理后的数据按照SSE对齐的方式写回到内存中。

在处理完图像数据后，需要将处理后的数据按照SSE对齐的方式写回到内存中。可以使用cv::Mat的data指针来访问数据，并使用_mm_storeu_ps函数来将一个__m128类型的变量中的数据写回到内存中，代码如下：

uchar* data3 = image3.data;
uchar* data3_align = cv::alignPtr(data3, 16); // 按照16字节对齐

__m128i* data_ptr = (__m128i*)data3_align;
__m128i* data_end = (__m128i*)(data3_align + image3.rows * image3.cols * image3.channels() / 16 * 16);

for (; data_ptr < data_end; data_ptr++) {
    __m128i data_sse = _mm_loadu_si128(data_ptr);
    // 使用SSE指令进行图像处理
    // ...
    _mm_storeu_si128(data_ptr, data_sse);
}

4. 最后使用_mm_free函数释放内存。

在完成图像处理后，需要使用_mm_free函数来释放按照SSE对齐的内存，代码如下：

_mm_free(data1_align);
_mm_free(data2_align);
_mm_free(data3_align);

需要注意的是，使用OpenCV通过SSE加速后的函数需要对SSE指令有一定的了解，并且需要对图像处理有一定的掌握。另外，对齐后的数据的内存访问速度会更快，但是会占用更多的内存。