Question

如何将BYTE缓冲区（从0到255）转换为浮动缓冲区（从0.0到1.0）？当然，这两个值之间应该存在关系，例如：字节缓冲区中的0将是浮点缓冲区中的.0.f，字节缓冲区中的128将是浮点缓冲区中的.5f，字节缓冲区中的255将是1.f in浮动缓冲区。

实际上这是我的代码：

for (int y=0;y<height;y++) {
    for (int x=0;x<width;x++) {
        float* floatpixel = floatbuffer + (y * width + x) * 4;
        BYTE* bytepixel = (bytebuffer + (y * width + x) * 4);
        floatpixel[0] = bytepixel[0]/255.f;
        floatpixel[1] = bytepixel[1]/255.f;
        floatpixel[2] = bytepixel[2]/255.f;
        floatpixel[3] = 1.0f; // A
    }
}

这很慢。我的一个朋友建议我使用转换表，但我想知道其他人是否可以给我另一种方法。

Answer 1

无论您是否选择使用查找表，您的代码在每次循环迭代中都会做很多工作，而这实际上并不需要 - 可能足以掩盖转换和乘法的成本。

声明你的指针限制，指针你只读取const。乘以1 / 255th而不是除以255.不要计算内循环的每次迭代中的指针，只计算初始值并递增它们。展开内循环几次。如果目标支持，请使用矢量SIMD操作。不要增加并与最大值进行比较，减量并与零进行比较。

像

这样的东西

float* restrict floatpixel = floatbuffer;
BYTE const* restrict bytepixel = bytebuffer;
for( int size = width*height; size > 0; --size )
{
    floatpixel[0] = bytepixel[0]*(1.f/255.f);
    floatpixel[1] = bytepixel[1]*(1.f/255.f);
    floatpixel[2] = bytepixel[2]*(1.f/255.f);
    floatpixel[3] = 1.0f; // A
    floatpixel += 4;
    bytepixel += 4;
}

将是一个开始。

Answer 2

我知道这是一个老问题，但由于没有人使用IEEE浮动表示给出解决方案，所以这里有一个。

// Use three unions instead of one to avoid pipeline stalls
union { float f; uint32_t i; } t, u, v, w;
t.f = 32768.0f;
float const b = 256.f / 255.f;

for(int size = width * height; size > 0; --size)
{
    u.i = t.i | bytepixel[0]; floatpixel[0] = (u.f - t.f) * b;
    v.i = t.i | bytepixel[1]; floatpixel[1] = (v.f - t.f) * b;
    w.i = t.i | bytepixel[2]; floatpixel[2] = (w.f - t.f) * b;
    floatpixel[3] = 1.0f; // A
    floatpixel += 4;
    bytepixel += 4;
}

这比我的计算机（Core 2 Duo CPU）上的int到float转换的快两倍。

这是上面代码的SSE3版本，一次执行16个浮点数。它要求bytepixel和floatpixel为128位对齐，总大小为4的倍数。请注意，SSE3内置int到float转换在这里没有多大帮助，因为它们无论如何都需要额外的乘法。我相信这是走向教学的最短路径，但是如果你的编译器不够聪明，你可能希望手动展开和安排事情。

/* Magic values */
__m128i zero = _mm_set_epi32(0, 0, 0, 0);
__m128i magic1 = _mm_set_epi32(0xff000000, 0xff000000, 0xff000000, 0xff000000);
__m128i magic2 = _mm_set_epi32(0x47004700, 0x47004700, 0x47004700, 0x47004700);
__m128 magic3 = _mm_set_ps(32768.0f, 32768.0f, 32768.0f, 32768.0f);
__m128 magic4 = _mm_set_ps(256.0f / 255.0f, 256.0f / 255.0f, 256.0f / 255.0f, 256.0f / 255.0f);

for(int size = width * height / 4; size > 0; --size)
{
    /* Load bytes in vector and force alpha value to 255 so that
     * the output will be 1.0f as expected. */
    __m128i in = _mm_load_si128((__m128i *)bytepixel);
    in = _mm_or_si128(in, magic1);

    /* Shuffle bytes into four ints ORed with 32768.0f and cast
     * to float (the cast is free). */
    __m128i tmplo = _mm_unpacklo_epi8(in, zero);
    __m128i tmphi = _mm_unpackhi_epi8(in, zero);
    __m128 in1 = _mm_castsi128_ps(_mm_unpacklo_epi16(tmplo, magic2));
    __m128 in2 = _mm_castsi128_ps(_mm_unpackhi_epi16(tmplo, magic2));
    __m128 in3 = _mm_castsi128_ps(_mm_unpacklo_epi16(tmphi, magic2));
    __m128 in4 = _mm_castsi128_ps(_mm_unpackhi_epi16(tmphi, magic2));

    /* Subtract 32768.0f and multiply by 256.0f/255.0f */
    __m128 out1 = _mm_mul_ps(_mm_sub_ps(in1, magic3), magic4);
    __m128 out2 = _mm_mul_ps(_mm_sub_ps(in2, magic3), magic4);
    __m128 out3 = _mm_mul_ps(_mm_sub_ps(in3, magic3), magic4);
    __m128 out4 = _mm_mul_ps(_mm_sub_ps(in4, magic3), magic4);

    /* Store 16 floats */
    _mm_store_ps(floatpixel, out1);
    _mm_store_ps(floatpixel + 4, out2);
    _mm_store_ps(floatpixel + 8, out3);
    _mm_store_ps(floatpixel + 12, out4);

    floatpixel += 16;
    bytepixel += 16;
}

修改：使用(f + c/b) * b代替f * b + c来提高准确性。

修改：添加SSE3版本。

Answer 3

为此使用静态查找表。当我在一家计算机图形公司工作时，我们最终得到了一个硬编码查找表，我们将其与项目联系起来。

Answer 4

你需要找出瓶颈是什么：

如果您在“错误”的方向上迭代数据表，则会经常遇到缓存未命中。没有任何查询可以帮助解决这个问题。
如果您的处理器缩放比查找速度慢，您可以通过查找提高性能，前提是查找表适合它的缓存。

另一个提示：

struct Scale {
    BYTE operator()( const float f ) const { return f * 1./255; }
};
std::transform( float_table, float_table + itssize, floatpixel, Scale() );

Answer 5

是的，查找表肯定比在循环中执行大量分割更快。只需生成一个包含256个预先计算的浮点值的表，并使用该字节值来索引该表。

您还可以通过删除索引计算来稍微优化循环，并执行类似

的操作

float *floatpixel = floatbuffer;
BYTE *bytepixel = bytebuffer;

for (...) {
  *floatpixel++ = float_table[*bytepixel++];
  *floatpixel++ = float_table[*bytepixel++];
  *floatpixel++ = float_table[*bytepixel++];
  *floatpixel++ = 1.0f;
}

Answer 6

查找表是最快的转换方式:)在这里你去：

用于生成byte_to_float.h文件的Python代码，包括：

#!/usr/bin/env python

def main():
    print "static const float byte_to_float[] = {"

    for ii in range(0, 255):
        print "%sf," % (ii/255.0)

    print "1.0f };"    
    return 0

if __name__ == "__main__":
    main()

获得转换的C ++代码：

floatpixel[0] = byte_to_float[ bytepixel[0] ];

简单不是吗？

Answer 7

每次都不要计算1/255。不知道编译器是否足够智能删除它。计算一次并每次重新应用。更好的是，将其定义为常数。

将BYTE缓冲区（0-255）转换为浮点缓冲区（0.0-1.0）

7 个答案: