Intel IPP图像处理开发者参考

"2019 IPP文档" Intel Integrated Performance Primitives (IPP) 是一套高度优化的库，专门设计用于加速计算密集型任务，特别是在图像处理领域。这份2019年的IPP开发者参考文档提供了全面的指导，帮助开发人员快速理解和应用这个库。 1. **什么是新内容（What's New）** 在文档的"什么是新内容"章节，通常会列出与前一版本相比，IPP在功能、性能或接口方面的改进和更新。这包括新添加的函数、改进的算法和可能的API变更，对开发者来说是了解最新特性和优化的关键。 2. **符号约定（Notational Conventions）** 这部分解释了在文档中使用的符号和约定，以便读者能正确理解函数、变量和代码示例的含义。这通常包括特殊字体、缩写和代码表示方式。 3. **Intel IPP概念（Intel(R) Integrated Performance Primitives Concepts）** - **函数命名（Function Naming）**：IPP的函数命名规则遵循一定的模式，便于识别和使用。这部分会解释这些命名规则，帮助开发者快速定位所需功能。 - **数据域（Data-Domain）**：描述IPP处理的数据类型，如整数、浮点数、向量等。 - **名称（Name）**：函数和结构体的命名规则和含义。 - **数据类型（Data Types）**：IPP支持的数据类型，包括基本类型和特定于IPP的类型。 - **描述符（Descriptors）**：描述处理操作的参数和设置，通常用于配置函数的行为。 - **参数（Parameters）**：函数的输入/输出参数，以及它们的作用和限制。 - **扩展（Extensions）**：IPP提供的额外功能或特定平台的支持。 - **函数原型（Function Prototypes in Intel IPP）**：展示函数声明的格式，包括返回值、参数列表等。 - **舍入模式（Rounding Mode）**：处理浮点运算时的舍入策略。 - **整数结果缩放（Integer Result Scaling）**：在整数运算中调整结果大小的机制。 - **错误报告（Error Reporting）**：IPP如何处理和报告运行时错误。 4. **平台感知函数（Platform-Aware Functions for Image Processing）** 针对不同硬件平台，IPP提供了特定的功能，以充分利用多核处理器的并行计算能力，提高效率。 5. **线程层函数（Threading Layer Functions）** 如`SplitUniform2D`和`ParallelFor`这样的函数，帮助开发者管理线程，实现并行处理，以提升性能。 6. **结构体和枚举器（Structures and Enumerators）** 文档详细介绍了IPP中的结构体和枚举类型，这些是配置函数行为和传递信息的关键组件。 7. **函数上下文结构（Function Context Structures）** 这些结构体封装了函数执行所需的上下文信息，可能包括状态、配置参数等。 8. **图像数据类型和范围（Image Data Types and Ranges）** 详细描述IPP支持的图像数据类型，如像素格式、颜色空间，以及数据的有效值范围。 9. **主要操作模型（Major Operation Models）** 解释IPP中用于图像处理的主要运算模型，如滤波、变换、颜色空间转换等。 10. **邻域操作（Neighborhood Operations）** 在图像处理中，邻域操作涉及对像素邻域的处理，如卷积、均值滤波等。 11. **区域感兴趣（Regions of Interest in Intel IPP）** ROI（Region of Interest）允许开发者指定处理的图像子区域，这对于局部处理或处理大图像非常有用。 12. **分块图像处理（Tiled Image Processing）** 分块处理允许高效地处理大型图像，通过将图像划分为小块来管理内存和计算资源。 这份文档是IPP的开发者指南，它不仅提供了关于IPP库的基本信息，还深入到具体的技术细节，为使用IPP进行高效图像处理提供了一个全面的参考框架。