int n = im.rows, m = im.cols; for (register int i = 0; i < n; i++) { for (register int j = 0; j < m; j++) { im_normalized.at<Vec3f>(i, j)[0] = im.at<Vec3b>(i, j)[0] / 255.0; im_normalized.at<Vec3f>(i, j)[1] = im.at<Vec3b>(i, j)[1] / 255.0; im_normalized.at<Vec3f>(i, j)[2] = im.at<Vec3b>(i, j)[2] / 255.0; } }这段如何用neon优化

可以使用NEON指令集中的vmov、vld、vst和vmul指令来实现对这段代码的优化。

首先，将im_normalized定义为float类型的Mat变量，以便使用NEON指令集中的浮点数指令。然后，将im和im_normalized的数据类型都改为float类型，以便使用NEON指令集中的浮点数指令。

接下来，可以使用NEON指令集中的vmov指令将255.0加载到一个寄存器中，然后使用vrecpe指令将其倒数计算出来，以便在除法运算中使用。然后，使用vld指令从im的内存中加载一块数据到寄存器中，使用vmul指令进行除法运算，然后使用vst指令将结果存储回im_normalized的内存中。

最后，可以使用NEON指令集中的循环展开技术来加速循环。在循环中，每次处理4个像素，以充分利用NEON的并行计算能力。

下面是使用NEON优化的代码示例：

int n = im.rows, m = im.cols;
float32x4_t div_factor = vrecpeq_f32(vdupq_n_f32(255.0f));
for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < m; j += 4) {
        float32x4x3_t im_data = vld3q_f32(&im(i, j)[0]);
        float32x4x3_t im_normalized_data;
        im_normalized_data.val[0] = vmulq_f32(im_data.val[0], div_factor);
        im_normalized_data.val[1] = vmulq_f32(im_data.val[1], div_factor);
        im_normalized_data.val[2] = vmulq_f32(im_data.val[2], div_factor);
        vst3q_f32(&im_normalized(i, j)[0], im_normalized_data);
    }
}