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++

以下是使用SIMD指令加速warpAffine函数的示例代码：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

// 定义SIMD指令宏
#if defined(__AVX__)
    #define SIMD_SIZE 8
#elif defined(__SSE__)
    #define SIMD_SIZE 4
#else
    #define SIMD_SIZE 1
#endif

int main()
{
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");
    cv::Mat dst(src.size(), src.type());

    // 定义变换矩阵
    double angle = 45.0;
    double scale = 1.0;
    cv::Point2f center(src.cols/2.0, src.rows/2.0);
    cv::Mat rotation = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    // 将变换矩阵转换为SIMD数据类型
    float* data = reinterpret_cast<float*>(rotation.data);
    #if SIMD_SIZE == 8
        __m256 a = _mm256_set_ps(*(data+24), *(data+20), *(data+16), *(data+12), *(data+8), *(data+4), *(data+0), 0.0f);
        __m256 b = _mm256_set_ps(*(data+25), *(data+21), *(data+17), *(data+13), *(data+9), *(data+5), *(data+1), 0.0f);
        __m256 c = _mm256_set_ps(*(data+26), *(data+22), *(data+18), *(data+14), *(data+10), *(data+6), *(data+2), 0.0f);
        __m256 d = _mm256_set_ps(*(data+27), *(data+23), *(data+19), *(data+15), *(data+11), *(data+7), *(data+3), 0.0f);
    #elif SIMD_SIZE == 4
        __m128 a = _mm_set_ps(*(data+12), *(data+8), *(data+4), *(data+0));
        __m128 b = _mm_set_ps(*(data+13), *(data+9), *(data+5), *(data+1));
        __m128 c = _mm_set_ps(*(data+14), *(data+10), *(data+6), *(data+2));
        __m128 d = _mm_set_ps(*(data+15), *(data+11), *(data+7), *(data+3));
    #else
        float a = *(data+0);
        float b = *(data+1);
        float c = *(data+2);
        float d = *(data+3);
        float e = *(data+4);
        float f = *(data+5);
    #endif

    // 进行仿射变换
    cv::Mat_<cv::Vec3b> src_mat = src;
    cv::Mat_<cv::Vec3b> dst_mat = dst;
    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
            cv::Point2f src_pt(j, i);
            cv::Point2f dst_pt;
            #if SIMD_SIZE == 8
                __m256 x = _mm256_set1_ps(src_pt.x);
                __m256 y = _mm256_set1_ps(src_pt.y);
                __m256 rx = _mm256_add_ps(_mm256_add_ps(_mm256_mul_ps(a, x), _mm256_mul_ps(b, y)), _mm256_set1_ps(d));
                __m256 ry = _mm256_add_ps(_mm256_add_ps(_mm256_mul_ps(c, x), _mm256_mul_ps(d, y)), _mm256_set1_ps(d));
                dst_pt.x = _mm256_cvtss_f32(_mm256_extractf128_ps(_mm256_castps256_ps128(rx), 0));
                dst_pt.y = _mm256_cvtss_f32(_mm256_extractf128_ps(_mm256_castps256_ps128(ry), 0));
            #elif SIMD_SIZE == 4
                __m128 x = _mm_set1_ps(src_pt.x);
                __m128 y = _mm_set1_ps(src_pt.y);
                __m128 rx = _mm_add_ps(_mm_add_ps(_mm_mul_ps(a, x), _mm_mul_ps(b, y)), _mm_set1_ps(d));
                __m128 ry = _mm_add_ps(_mm_add_ps(_mm_mul_ps(c, x), _mm_mul_ps(d, y)), _mm_set1_ps(d));
                dst_pt.x = _mm_cvtss_f32(_mm_extract_ps(rx, 0));
                dst_pt.y = _mm_cvtss_f32(_mm_extract_ps(ry, 0));
            #else
                dst_pt.x = a*src_pt.x + b*src_pt.y + d;
                dst_pt.y = c*src_pt.x + d*src_pt.y + f;
            #endif
            dst_mat(i, j) = cv::Vec3b(0, 0, 0);
            if (dst_pt.x >= 0 && dst_pt.x < dst.cols && dst_pt.y >= 0 && dst_pt.y < dst.rows) {
                dst_mat(i, j) = src_mat(cv::Point2f(dst_pt.x, dst_pt.y));
            }
        }
    }

    cv::imshow("src", src);
    cv::imshow("dst", dst);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

在本示例中，我们使用了AVX和SSE指令去加速变换矩阵的计算和仿射变换的执行。由于不同的CPU支持不同的SIMD指令，因此需要根据实际情况进行修改。此外，为了方便起见，我们在仿射变换时使用了暴力的双重循环，而没有采用OpenCV的函数去加速。如果您需要更高的性能，可以尝试使用OpenCV提供的函数进行优化。