如何使用cmake opencv 进行SSE加速

要使用CMake和OpenCV进行SSE加速，需要进行以下步骤：

1. 在CMakeLists.txt文件中添加以下代码：

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -msse -msse2 -msse3 -mssse3 -msse4.1 -msse4.2")

这将为编译器添加SSE指令集。

2. 在OpenCV中使用SSE指令集，需要在编译OpenCV时启用SSE选项。在CMake中，启用SSE选项的方法是将以下命令添加到CMakeLists.txt文件中：

set(OPENCV_ENABLE_NONFREE ON)
set(OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH /path/to/opencv_contrib/modules)
find_package(OpenCV REQUIRED)

这将启用非免费模块，并将OpenCV的路径设置为/path/to/opencv_contrib/modules。

3. 接下来，需要在代码中使用OpenCV的SSE优化函数，例如：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/hal/hal.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty())
    {
        cerr << "Failed to read image" << endl;
        return 1;
    }

    const int width = image.cols;
    const int height = image.rows;

    // Use SSE-optimized function
    for (int y = 0; y < height; ++y)
    {
        uchar* row = image.ptr<uchar>(y);
        for (int x = 0; x < width; x += 16)
        {
            v_uint8x16 vsrc = v_load(row + x);
            v_uint8x16 vdst = v_add(vsrc, v_setall_u8(128));
            v_store(row + x, vdst);
        }
    }

    imshow("image", image);
    waitKey();

    return 0;
}

这是一个简单的示例，使用SSE优化函数将图像加上128。

4. 最后，编译程序并运行。如果一切顺利，您应该看到SSE加速的结果。

注意：对于不同的编译器和处理器，SSE指令集的支持情况不同，因此要使用SSE优化函数，需要确保编译器和处理器都支持SSE指令集。