如何使用AVX2指令集加速cv::bitwise_and带有掩码参数函数

要使用AVX2指令集加速带有掩码参数的cv::bitwise_and函数，可以按照以下步骤进行：

1. 创建掩码向量：使用_mm256_set1_epi8()函数创建一个掩码向量，其中所有元素都被设置为255（即二进制全1），表示所有位都是有效的。

2. 循环处理像素点：按照图像的行和列循环处理每个像素点，对于每个像素点，使用_mm256_and_si256()函数对掩码向量、输入图像1和输入图像2进行按位与运算，得到一个包含结果的向量，使用_mm256_blendv_epi8()函数将结果向量与掩码向量进行混合，得到输出像素点的向量。

3. 写入输出图像：使用_mm256_storeu_si256()函数将输出像素点向量写入输出图像。

以下是使用AVX2指令集加速带有掩码参数的cv::bitwise_and函数的示范代码：

#include <immintrin.h> // 包含AVX2指令集的头文件

void bitwise_and_avx2_mask(const cv::Mat& src1, const cv::Mat& src2, const cv::Mat& mask, cv::Mat& dst)
{
    CV_Assert(src1.type() == CV_8UC1 && src2.type() == CV_8UC1 && mask.type() == CV_8UC1); // 确保输入图像类型为8位无符号整数类型

    dst.create(src1.size(), src1.type()); // 创建与输入图像相同大小和类型的输出图像

    int rows = src1.rows;
    int cols = src1.cols;

    const uchar* src1_ptr = src1.ptr<uchar>();
    const uchar* src2_ptr = src2.ptr<uchar>();
    const uchar* mask_ptr = mask.ptr<uchar>();
    uchar* dst_ptr = dst.ptr<uchar>();

    const int step = dst.step; // 图像步长

    __m256i v_mask = _mm256_set1_epi8(0xff); // 创建掩码向量

    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        int j = 0;

        // 循环处理8个像素点
        for (; j <= cols - 8; j += 8)
        {
            __m256i v_src1 = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(src1_ptr + i * step + j)); // 读取src1中的8个像素点
            __m256i v_src2 = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(src2_ptr + i * step + j)); // 读取src2中的8个像素点
            __m256i v_mask1 = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(mask_ptr + i * step + j)); // 读取mask中的8个像素点

            __m256i v_dst = _mm256_and_si256(v_src1, v_src2); // 对8个像素点进行按位与运算
            v_dst = _mm256_blendv_epi8(v_mask, v_dst, v_mask1); // 使用掩码向量混合结果向量和掩码向量

            _mm256_storeu_si256((__m256i*)(dst_ptr + i * step + j), v_dst); // 将8个像素点写入输出图像
        }

        // 处理剩余的像素点
        for (; j < cols; j++)
        {
            dst_ptr[i * step + j] = mask_ptr[i * step + j] ? (src1_ptr[i * step + j] & src2_ptr[i * step + j]) : 0; // 如果掩码值为0，则输出像素点值为0，否则输出像素点值为输入像素点1和输入像素点2的按位与运算结果
        }
    }
}

上述代码使用AVX2指令集对8个像素点进行按位与运算，并使用掩码向量进行混合，得到输出像素点的向量。由于掩码向量在每个像素点上只包含0和255两种值，因此可以使用_mm256_blendv_epi8()函数进行混合操作。