SIMD指令优化warpAffine例程

SIMD (Single Instruction Multiple Data) 指令集可以在同一个指令周期内同时处理多个数据，因此可以提高程序的运行效率。在使用 OpenCV 库中的 warpAffine 函数进行图像变换时，可以考虑使用 SIMD 指令优化程序，以提高图像变换的速度。

常见的 SIMD 指令集有 SSE (Streaming SIMD Extensions)、AVX (Advanced Vector Extensions) 等。这里以 SSE 指令集为例，介绍如何使用 SSE 指令集优化 warpAffine 函数。

下面是一个基于 SSE 指令集优化的 warpAffine 例程，其中包含了一些 SSE 指令：

#include <emmintrin.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void warpAffine_SSE(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M)
{
    // 获取矩阵 M 的元素
    float m0 = M.at<float>(0, 0);
    float m1 = M.at<float>(0, 1);
    float m2 = M.at<float>(0, 2);
    float m3 = M.at<float>(1, 0);
    float m4 = M.at<float>(1, 1);
    float m5 = M.at<float>(1, 2);

    // 获取源图像和目标图像的参数
    int src_width = src.cols;
    int src_height = src.rows;
    int dst_width = dst.cols;
    int dst_height = dst.rows;
    int channels = src.channels();

    // 计算每个像素在变换后的位置
    __m128 mx0 = _mm_set1_ps(m0);
    __m128 mx1 = _mm_set1_ps(m1);
    __m128 mx2 = _mm_set1_ps(m2);
    __m128 my3 = _mm_set1_ps(m3);
    __m128 my4 = _mm_set1_ps(m4);
    __m128 my5 = _mm_set1_ps(m5);

    for (int j = 0; j < dst_height; j++)
    {
        // 指向目标图像当前行的指针
        uchar* dst_row = dst.ptr<uchar>(j);

        for (int i = 0; i < dst_width; i += 4)
        {
            // 计算当前像素在源图像中的位置
            __m128 mx = _mm_add_ps(mx2, _mm_add_ps(_mm_mul_ps(mx0, _mm_set_ps(i+3, i+2, i+1, i))), _mm_mul_ps(mx1, _mm_set_ps(j, j, j, j)));
            __m128 my = _mm_add_ps(my5, _mm_add_ps(_mm_mul_ps(my3, _mm_set_ps(i+3, i+2, i+1, i))), _mm_mul_ps(my4, _mm_set_ps(j, j, j, j)));

            // 将浮点数转换为整数
            __m128i mx_int = _mm_cvttps_epi32(mx);
            __m128i my_int = _mm_cvttps_epi32(my);

            // 判断像素是否在源图像范围内
            __m128i mask = _mm_and_si128(_mm_and_si128(_mm_cmpgt_epi32(mx_int, _mm_set1_epi32(-1)), _mm_cmplt_epi32(mx_int, _mm_set1_epi32(src_width))), _mm_and_si128(_mm_cmpgt_epi32(my_int, _mm_set1_epi32(-1)), _mm_cmplt_epi32(my_int, _mm_set1_epi32(src_height))));
            __m128i mask2 = _mm_shuffle_epi32(mask, _MM_SHUFFLE(0, 0, 0, 0));

            // 计算像素在源图像中的位置
            __m128i src_idx = _mm_add_epi32(_mm_mullo_epi32(my_int, _mm_set1_epi32(src_width)), mx_int);

            // 从源图像中读取像素值
            __m128i src_val = _mm_setzero_si128();
            uchar* src_ptr = src.data + channels * src_idx.m128i_i32[0];
            for (int k = 0; k < channels; k++)
            {
                if (mask.m128i_i32[k])
                {
                    src_val.m128i_u8[k] = src_ptr[k];
                }
            }

            // 将像素值写入目标图像
            _mm_maskmoveu_si128(src_val, mask2, (char*)(dst_row+i));
        }
    }
}

在这个例程中，首先使用 `_mm_set1_ps` 函数将矩阵 M 的每个元素转换为一个 `__m128` 类型的变量，然后使用 `_mm_add_ps`、`_mm_mul_ps` 等函数计算每个像素在变换后的位置。计算完位置后，使用 `_mm_cvttps_epi32` 函数将浮点数转换为整数，然后使用 `_mm_cmpgt_epi32`、`_mm_cmplt_epi32` 等函数判断像素是否在源图像范围内。最后，使用 `_mm_maskmoveu_si128` 函数将像素值写入目标图像。这些函数都是 SSE 指令集中的函数，可以在同一个指令周期内同时处理多个数据。

使用 SSE 指令集优化 warpAffine 函数可以显著提高图像变换的速度，特别是当处理的图像较大时，优化效果更加明显。