请你给出用neon指令对下面这个函数进行加速的思路:blur(img_in,img_out,cv::Size(ksize,ksize));
时间: 2024-02-12 19:05:02 浏览: 26
首先,我们需要将该函数转化为NEON指令能够处理的形式。blur函数可以被转化为下面这种形式:
```c++
void blur(const uint8_t* src, uint8_t* dst, int width, int height, int ksize)
{
// 略去初始化过程
for(int i = 0; i < height; i++)
{
for(int j = 0; j < width; j++)
{
int sum = 0;
for(int m = -ksize/2; m <= ksize/2; m++)
{
for(int n = -ksize/2; n <= ksize/2; n++)
{
int x = i + m;
int y = j + n;
if(x >= 0 && x < height && y >= 0 && y < width)
sum += src[x*width+y];
}
}
dst[i*width+j] = sum/(ksize*ksize);
}
}
}
```
对于NEON指令来说,我们需要将数据类型转换为uint8x8_t,即8位无符号整型的8个元素组成的向量,这样可以充分利用NEON指令集的8位整型乘法和累加运算。同时,由于我们要计算的是ksize*ksize个元素的和,这里可以采用分组累加的方式进行计算。
思路如下:
1. 将ksize转换为8的倍数,这样方便对齐处理。
2. 在循环内部,先加载8个元素到一个uint8x8_t类型的向量中。
3. 将这个向量和一个全是1的向量相乘,得到一个uint16x8_t类型的向量。
4. 将这个向量的8个元素分别加到一个uint32x4_t类型的向量中的前4个元素和后4个元素中。
5. 将这个uint32x4_t类型的向量的前4个元素和后4个元素分别相加,得到一个uint32_t类型的值。
6. 将这个值除以ksize*ksize得到平均值,将其存储到输出图像中。
下面是示意代码:
```c++
void blur_neon(const uint8_t* src, uint8_t* dst, int width, int height, int ksize)
{
// 略去初始化过程
int ksize_align = (ksize + 7) & ~7; // ksize对齐到8的倍数
uint8x8_t ones = vdup_n_u8(1); // 全1的向量
for(int i = 0; i < height; i++)
{
for(int j = 0; j < width; j += 8)
{
uint32x4_t sum1 = vdupq_n_u32(0); // 前4个元素的累加和
uint32x4_t sum2 = vdupq_n_u32(0); // 后4个元素的累加和
for(int m = -ksize/2; m <= ksize/2; m++)
{
int x = i + m;
if(x < 0 || x >= height)
continue;
for(int n = -ksize/2; n <= ksize/2; n += 8)
{
int y = j + n;
if(y < 0 || y >= width)
continue;
uint8x8_t v_src = vld1_u8(src+x*width+y);
uint16x8_t v_mul = vmull_u8(v_src, ones); // 乘法运算
sum1 = vaddw_u16(sum1, vget_low_u16(v_mul)); // 前4个元素的累加和
sum2 = vaddw_u16(sum2, vget_high_u16(v_mul)); // 后4个元素的累加和
}
}
uint32_t sum = vget_lane_u32(vadd_u32(vadd_u32(vget_low_u32(sum1), vget_high_u32(sum1)), vadd_u32(vget_low_u32(sum2), vget_high_u32(sum2))), 0); // 总的累加和
dst[i*width+j] = sum/(ksize*ksize); // 存储平均值
}
}
}
```
需要注意的是,由于NEON指令是ARM处理器的一部分,因此只能在ARM平台上使用。此外,由于NEON指令的使用需要一定的手动优化,因此在实际应用中需要根据具体情况进行优化。