Question

我有一种方法可以计算计算机视觉应用中常用的整数图像（description here）。

float *Integral(unsigned char *grayscaleSource, int height, int width, int widthStep)
{
    // convert the image to single channel 32f
    unsigned char *img = grayscaleSource;

    // set up variables for data access
    int step = widthStep/sizeof(float);
    uint8_t *data   = (uint8_t *)img;
    float *i_data = (float *)malloc(height * width * sizeof(float));

    // first row only
    float rs = 0.0f;
    for(int j=0; j<width; j++)
    {
        rs += (float)data[j];
        i_data[j] = rs;
    }

    // remaining cells are sum above and to the left
    for(int i=1; i<height; ++i)
    {
        rs = 0.0f;
        for(int j=0; j<width; ++j)
        {
            rs += data[i*step+j];
            i_data[i*step+j] = rs + i_data[(i-1)*step+j];
        }
    }

    // return the integral image
    return i_data;
}

我想尽快做到。在我看来，这应该能够利用Apple的Accelerate.framework，或者ARM的霓虹内在函数，但我无法确切地知道如何。看起来嵌套循环可能非常慢（至少对于实时应用程序而言）。

有谁认为这可以加快使用任何其他技术？

Answer 1

你当然可以逐行矢量化。那是vDSP_vadd（）。水平方向是vDSP_vrsum（）。

如果你想编写自己的矢量代码，水平和可能会被像psadbw这样的东西加速，但那就是英特尔。另外，看看prefix sum algorithms，这是着名的可并行化。

iOS - C / C ++ - 加速积分图像计算

1 个答案: