opencv455与VS2017如何使用SSE加速后的函数
时间: 2024-05-16 15:19:49 浏览: 14
要在 OpenCV 4.5.4 和 Visual Studio 2017 中使用 SSE 加速的函数,你需要执行以下步骤:
1. 确保你的 CPU 支持 SSE 指令集。可以通过查看 CPU 型号和规格来确定。
2. 确保你已经安装了支持 SSE 的编译器(比如 Visual C++ 2017 x64)。
3. 在项目属性中启用 SSE 指令集:
a. 打开项目属性对话框(右键单击项目,选择“属性”)。
b. 在“C/C++”选项卡下,选择“代码生成”子选项卡。
c. 将“指令集”设置为“/arch:SSE2”或更高版本。
4. 在代码中使用 SSE 加速的函数,比如 `cv::add`、`cv::subtract`、`cv::multiply`、`cv::divide` 等。这些函数会在支持 SSE 指令集的 CPU 上自动启用 SSE 加速。
需要注意的是,在使用 SSE 加速的函数时,你需要将数据对齐到 16 字节边界,否则可能会导致性能下降。可以使用 `cv::alignPtr` 函数将指针对齐到 16 字节边界。
相关问题
opencv455与VS2017如何使用SSE加速后的warpAffine函数
在使用SSE加速后的warpAffine函数时,需要确保你的CPU支持SSE指令集。如果支持,可以按照以下步骤进行操作:
1. 下载并安装OpenCV 4.5.5,确保选择了SSE优化选项。
2. 在Visual Studio 2017中创建一个新项目,并将OpenCV的头文件和库文件添加到项目中。
3. 在代码中引用OpenCV的头文件,包括<opencv2/opencv.hpp>和<opencv2/imgproc.hpp>。
4. 创建一个Mat对象并加载图像。
5. 定义一个2x3的变换矩阵,用于对图像进行仿射变换。
6. 调用warpAffine函数,并将图像、变换矩阵和输出图像作为参数传递。
下面是一个示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("image.jpg");
Mat dst;
Mat M = (Mat_<double>(2,3) << 1, 0, 100, 0, 1, 50); // 2x3变换矩阵
warpAffine(img, dst, M, img.size(), INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT);
imshow("Original Image", img);
imshow("Transformed Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在上述代码中,warpAffine函数会自动使用SSE指令集进行加速,无需额外的配置。
opencv455与VS2017如何使用SSE2加速后的warpAffine函数
在使用OpenCV 4.5.4和Visual Studio 2017中使用SSE2加速后的warpAffine函数可以按照以下步骤进行:
1. 确保您的CPU支持SSE2指令集,可以在CPU-Z等工具中查看。
2. 在VS2017中创建一个新的C++项目,并在项目属性中设置以下编译选项:
a. C/C++ -> 命令行 -> 添加 /arch:SSE2 选项
b. C/C++ -> 代码生成 -> 开启 /O2 优化选项
3. 在项目中添加OpenCV 4.5.4库文件,并添加以下头文件:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/hal/intrin.hpp>
```
4. 在代码中使用cv::warpAffine函数,并传递cv::INTER_LINEAR_EXACT标志以启用SSE2加速:
```c++
cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat dst;
cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, 100, 0, 1, 50); // 2x3仿射变换矩阵
cv::warpAffine(src, dst, M, src.size(), cv::INTER_LINEAR_EXACT | cv::WARP_INVERSE_MAP);
```
这将使用SSE2指令集加速cv::warpAffine函数的执行。