使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵通过SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果例程C++

时间: 2023-12-04 21:06:27 浏览: 129
CPP

二维图形的几何变换 对称平移缩放旋转 矩阵实现 C++

下面是使用SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果的例程: ```c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; // 定义SIMD指令宏 #ifdef __AVX__ #define SIMD_WIDTH 8 #elif __SSE2__ #define SIMD_WIDTH 4 #else #define SIMD_WIDTH 1 #endif int main() { // 读取图像 Mat src = imread("input.jpg"); if(src.empty()) { cout << "Could not open or find the image!\n" << endl; return -1; } // 设置目标图像大小 int width = src.cols; int height = src.rows; int dst_width = width / 2; int dst_height = height / 2; // 定义变换矩阵 Point2f src_points[3]; Point2f dst_points[3]; src_points[0] = Point2f(0, 0); src_points[1] = Point2f(width - 1, 0); src_points[2] = Point2f(0, height - 1); dst_points[0] = Point2f(0, 0); dst_points[1] = Point2f(dst_width - 1, 0); dst_points[2] = Point2f(0, dst_height - 1); Mat warp_mat = getAffineTransform(src_points, dst_points); // 定义SIMD指令加速所需的数据 int aligned_width = dst_width / SIMD_WIDTH * SIMD_WIDTH; float* warp_mat_data = (float*)warp_mat.data; float* warp_mat_data_aligned = (float*)aligned_alloc(SIMD_WIDTH * sizeof(float), aligned_width * sizeof(float)); for(int i = 0; i < dst_height; i++) { for(int j = 0; j < aligned_width; j += SIMD_WIDTH) { int index_src = i * aligned_width * 3 + j * 3 / SIMD_WIDTH; int index_dst = i * aligned_width * 2 + j * 2 / SIMD_WIDTH; for(int k = 0; k < SIMD_WIDTH; k++) { warp_mat_data_aligned[index_dst + k * 2 / SIMD_WIDTH] = warp_mat_data[index_src + k * 3 / SIMD_WIDTH]; warp_mat_data_aligned[index_dst + k * 2 / SIMD_WIDTH + 1] = warp_mat_data[index_src + k * 3 / SIMD_WIDTH + 1]; } } } // 定义源图像和目标图像 Mat dst(dst_height, dst_width, src.type()); // 定义SIMD指令加速所需的数据 int src_step = src.step; int dst_step = dst.step; uchar* src_data = src.data; uchar* dst_data = dst.data; int src_width3 = width * 3; int dst_width3 = dst_width * 3; int src_aligned_width3 = aligned_width * 3; int dst_aligned_width3 = dst_width * 3; int src_height_minus_1 = height - 1; int src_width_minus_1 = width - 1; // 进行变换 for(int i = 0; i < dst_height; i++) { float* warp_mat_data_aligned_row = warp_mat_data_aligned + i * aligned_width * 2 / SIMD_WIDTH; for(int j = 0; j < dst_width; j += SIMD_WIDTH) { __m128 x = _mm_set_ps(j + 3, j + 2, j + 1, j + 0); __m128 y = _mm_set_ps(i, i, i, i); __m256 warp_mat_data_aligned_v = _mm256_load_ps(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH); __m256 warp_mat_data_aligned_v1 = _mm256_broadcast_ss(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH); __m256 warp_mat_data_aligned_v2 = _mm256_broadcast_ss(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH + 1); __m256 warp_mat_data_aligned_v3 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v4 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v5 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v6 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v7 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v8 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v9 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v10 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v11 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v12 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v13 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v14 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v15 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v16 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v17 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v18 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v19 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v20 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v21 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v22 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v23 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v24 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v25 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v26 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v27 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v28 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v29 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v30 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v31 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v32 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v33 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v34 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v35 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v36 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v37 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v38 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v39 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v40 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v41 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v42 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v36, warp_mat_data_aligned_v38, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v43 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v37, warp_mat_data_aligned_v39, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v44 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v36, warp_mat_data_aligned_v38, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v45 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v37, warp_mat_data_aligned_v39, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v46 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v36, warp_mat_data_aligned_v38, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v47 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v37, warp_mat_data_aligned_v39, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v48 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v42, warp_mat_data_aligned_v44, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v49 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v43, warp_mat_data_aligned_v45, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v50 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v42, warp_mat_data_aligned_v44, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v51 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v43, warp_mat_data_aligned_v45, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v52 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v42, warp_mat_data_aligned_v44, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v53 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v43, warp_mat_data_aligned_v45, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v54 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v55 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v56 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v57 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v58 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v59 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v60 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v61 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v62 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v63 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v64 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v65 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v66 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v67 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v68 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v69 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v70 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v71 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v72 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v73 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v74 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v75 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v76 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v77 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v78 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v79 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v80 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v81 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v82 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v83 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v84 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v78, warp_mat_data_aligned_v80, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v85 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v79, warp_mat_data_aligned_v81, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned
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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律,并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型,该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据,其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中,模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据,其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析(PCA)、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习,而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言,在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐,主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中,有几个非常重要的库: 1. NumPy:提供高性能的多维数组对象,以及处理数组的工具。 2. Pandas:一个强大的数据分析和操作工具库,提供DataFrame等数据结构,能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib:一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库,常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn:一个简单且高效的工具,用于数据挖掘和数据分析,支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习库,适用于大规模的数值计算,尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras:一个高层神经网络API,能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中,Python可以贯穿始终,从数据采集到模型部署,Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性,一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识,包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此,掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分,还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说,机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量,成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化,机器学习的应用领域也在不断扩大,从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依