使用英特尔IPP的OpenCV Mat图像？

Question

我最近开始使用Intel Performance Primitives (IPP)进行图像处理。对于那些没有听说过IPP的人，可以将IPP视为MKL的模拟处理而不是线性代数。

我已经在OpenCV中实现了一个有点复杂的视觉系统，我想换掉一些OpenCV例程（例如卷积和FFT）来实现更快的IPP例程。我的OpenCV代码始终使用cv::Mat图像数据结构。但是，根据IPP代码示例，IPP似乎更喜欢CIppiImage数据结构。

我的系统在OpenCV中进行了几次图像转换，然后我想在IPP中做一些事情，然后在OpenCV中做更多的工作。这是让OpenCV和IPP很好地协同发挥的天真方式：

 cv::Mat = load original image
 use OpenCV to do some work on cv::Mat
 write cv::Mat to file

 CIppiImage = read cv::Mat from file //for IPP
 use IPP to do some work on CIppiImage
 write CIppiImage to file

 cv::Mat = read CIppiImage from file
 use OpenCV to do more work on cv::Mat
 write final image to file

然而，这有点乏味，读/写文件可能会增加整体执行时间。

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我正试图让它在图像处理程序中更加无缝地在OpenCV和IPP之间交替。以下是一些可以解决问题的方法：

1. 是否有单行将cv::Mat转换为CIppiImage，反之亦然？
2. 我非常熟悉cv::Mat实施细节，但我对CIppiImage了解不多。 cv::Mat和CIppiImage具有相同的数据布局吗？如果是这样，我可以做类似下面的演员吗？ CIppiImage cimg = (CIppiImage)(&myMat.data[0])？

Answer 1

将OpenCV数据传递到IPP函数有一种干净的方法。

如果我们有OpenCV Mat，我们可以将*Mat.data[0]投射到const Ipp<type>*。例如，如果我们处理的是8位无符号字符（8u）数据，我们可以将(const Ipp8u*)&img.data[0]插入到IPP函数中。以下是使用ippiFilter函数和典型Lena图像的示例：

Mat img = imread("./Lena.pgm"); //OpenCV 8U_C1 image
Mat outImg = img.clone(); //allocate space for convolution results

int step = img.cols; //pitch
const Ipp32s kernel[9] = {-1, 0, 1, -1, 0, 1, -1, 0, 1};
IppiSize kernelSize = {3,3};
IppiSize dstRoiSize = {img.cols - kernelSize.width + 1, img.rows - kernelSize.height + 1};
IppiPoint anchor = {2,2};
int divisor = 1;

IppStatus status = ippiFilter_8u_C1R((const Ipp8u*)&img.data[0], step,
                                     (Ipp8u*)&outImg.data[0], step, dstRoiSize,
                                     kernel, kernelSize, anchor, divisor);

当我将outImg（来自上面的代码）写入文件时，它会给出预期的结果：

这与我运行Nvidia版本nppiFilter时使用相同参数得到的结果相符：

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我在原始问题中提到了一个名为CIppiImage的结构。 CIppiImage只是一个简单的数组包装器。