对于一张3072x2048图像如何使用cv::bitwise_and带有掩码参数函数加速处理

使用cv::bitwise_and函数可以对两个图像进行按位与操作，但如果要对其中一个图像的特定区域进行操作，可以使用掩码参数。掩码是一个与原图像大小相同的二值图像，它决定了哪些像素需要被处理。对于一张3072x2048的图像，使用掩码可以提高处理速度，具体步骤如下：

1. 将3072x2048的图像和对应的掩码读入到程序中。
2. 将掩码和图像都转换为CV_8U类型。
3. 对图像和掩码进行分割，只处理掩码中值为255的像素。
4. 对分割后的图像和掩码进行按位与操作，生成结果图像。
5. 将结果图像保存到指定路径。

代码示例：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat mask = cv::imread("mask.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

cv::Mat img8u, mask8u;
img.convertTo(img8u, CV_8U);
mask.convertTo(mask8u, CV_8U);

cv::Mat img_masked;
cv::bitwise_and(img8u, mask8u, img_masked);
cv::imwrite("result.jpg", img_masked);

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如何使用AVX2指令集加速cv::bitwise_and带有掩码参数函数，对于一张3072x2048图像有明显加速效果

AVX2是一种指令集扩展技术，可以在特定的CPU上使用以提高运算速度。要使用AVX2指令集加速cv::bitwise_and带有掩码参数函数，可以使用OpenCV中的cv::parallel_for_函数将图像分割成多个小块，然后在每个小块中使用AVX2指令集进行位运算。

下面是一个使用AVX2指令集加速cv::bitwise_and带有掩码参数函数的示例代码：

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

using namespace cv;

void bitwise_and_avx2(const Mat& src1, const Mat& src2, Mat& dst, const Mat& mask)
{
    CV_Assert(src1.type() == src2.type() && src1.type() == dst.type() &&
              src1.size() == src2.size() && src1.size() == dst.size() &&
              src1.channels() == src2.channels() && src1.channels() == dst.channels());

    int channels = src1.channels();
    int rows = src1.rows;
    int cols = src1.cols * channels;

    __m256i zero = _mm256_setzero_si256();
    __m256i mask255 = _mm256_set1_epi8(255);

    parallel_for_(Range(0, rows), [&](const Range& range) {
        for (int i = range.start; i < range.end; i++)
        {
            const uchar* src1_ptr = src1.ptr<uchar>(i);
            const uchar* src2_ptr = src2.ptr<uchar>(i);
            const uchar* mask_ptr = mask.ptr<uchar>(i);
            uchar* dst_ptr = dst.ptr<uchar>(i);

            for (int j = 0; j < cols; j += 32)
            {
                __m256i src1_data = _mm256_loadu_si256(reinterpret_cast<const __m256i*>(src1_ptr + j));
                __m256i src2_data = _mm256_loadu_si256(reinterpret_cast<const __m256i*>(src2_ptr + j));
                __m256i mask_data = _mm256_loadu_si256(reinterpret_cast<const __m256i*>(mask_ptr + j));

                __m256i src1_and_src2 = _mm256_and_si256(src1_data, src2_data);
                __m256i dst_data = _mm256_and_si256(src1_and_src2, mask_data);

                dst_data = _mm256_or_si256(dst_data, _mm256_andnot_si256(mask_data, zero));
                dst_data = _mm256_min_epu8(dst_data, mask255);

                _mm256_storeu_si256(reinterpret_cast<__m256i*>(dst_ptr + j), dst_data);
            }
        }
    });
}

在上面的代码中，使用了AVX2指令集中的_mm256_loadu_si256、_mm256_and_si256、_mm256_or_si256、_mm256_andnot_si256、_mm256_storeu_si256等指令来加速位运算操作。此外，还使用了cv::parallel_for_函数将图像分割成多个小块，并行处理每个小块中的像素数据，以提高处理速度。

使用上面的代码可以加速cv::bitwise_and带有掩码参数函数，对于一张3072x2048的图像，可以在使用AVX2指令集的CPU上获得明显的加速效果。

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。