Question

我想加快我的c ++双线性插值代码。

设置如下：从灰度图像 img 我想在 cent 位置提取矩形补丁 pat 单位间距，没有上/下采样。</ strong>

由于 cent 通常不是整数，我必须双线插值提取的补丁。

图像 img ，提取的补丁 pat 和位置 cent 存储为浮点数。补丁的大小为[2 * pad + 1]， pad 是位置 cent 的左右填充。

目前的解决方案如下：

void function(Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, 1>* pat, const float* img, const Eigen::Vector2f* cent) { Eigen::Vector4f we; // bilinear weight vector // ... [CROPPED: compute bilinear weights] float *pat_it = pat->data(); for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y) { int postmp_a = y * image_width; int postmp_b = (y-1) * image_width; for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it) { (*pat_it) = we[0] * img[ x + postmp_a] + we[1] * img[x-1 + postmp_a] + we[2] * img[ x + postmp_b] + we[3] * img[x-1 + postmp_b]; } } }

是否可以进一步提高速度？此功能将在实时信号处理管道中被调用数百万次。 没有内存限制。

是否可能有特定的特征函数？

由于这是我的代码最关键的瓶颈，我也愿意考虑将代码移动到不同的编程语言/架构（汇编程序，CUDA等......）。有关于此的任何想法/提示吗？

更一般地说，您如何系统地对此进行分析？

更多细节：代码使用'-Ofast -std = c ++ 11'编译，并且已经使用OpenMP并行运行。图像大小约为~1000x1200像素， pad 在5-10像素之间。

修改

通过直接使用指向4个相应图像位置的指针，我已经设法提高了约6％的速度。

... for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x,++pat_it, ++img_a,++img_b,++img_c,++img_d) { (*pat_it) = we[0] * (*img_a) + we[1] * (*img_b) + we[2] * (*img_c) + we[3] * (*img_d); } ...

Answer 1

您可以尝试让Eigen简化其中的一些内容，例如：

void function(Eigen::VectorXf* pat, 
              const float* img, 
              const Eigen::Vector2f* cent)
{
...
  for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y)    
  {
    ...
    Eigen::Map<Eigen::Array4f, 0, Eigen::OuterStride<>> mp(img + cent[0]-pad -1 +  postmp_b, 4, Eigen::OuterStride<>(image_width));
    for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it)    
    {
      new (&mp) Eigen::Map<Eigen::Array4f>(img + x-1 +  postmp_b, 4, Eigen::OuterStride<>(image_width));
      (*pat_it) = (mp * we.array()).sum();
...

注意：您可能需要重新排列we以匹配img元素的新顺序。

你可以通过不创建一堆地图来尝试做得更好，而是创建一个大的地图：

void function(Eigen::VectorXf* pat, 
              const float* img, 
              const Eigen::Vector2f* cent)
{
  ...
  Eigen::Map<Eigen::ArrayXXf, 0, Eigen::OuterStride<>> mp(img, image_width, image_height, Eigen::OuterStride<>(image_width));
  for (y=cent[1]-pad; y <= cent[1]+pad; ++y)    
  {
    ...
    for (x=cent[0]-pad; x <= cent[0]+pad; ++x, ++pat_it)    
    {
      (*pat_it) = (mp.block<2,2>(x,y) * we.array()).sum();
...

你可能会做得更好，我还没有测试过这些。这导致我发出以下免责声明。我还没有测试过这个。这意味着，您可能需要更改InnerStride和OuterStride以及image_width和image_height等。

如果这对你有所帮助，我很想知道它给了多少加速。

C ++ - 最快的双线性插值？

1 个答案: