我一直在使用OpenCV和Apple的Accelerate框架,发现Accelerate的性能很慢而且Apple的文档有限。我们举个例子:
void equalizeHistogram(const cv::Mat &planar8Image, cv::Mat &equalizedImage)
{
cv::Size size = planar8Image.size();
vImage_Buffer planarImageBuffer = {
.width = static_cast<vImagePixelCount>(size.width),
.height = static_cast<vImagePixelCount>(size.height),
.rowBytes = planar8Image.step,
.data = planar8Image.data
};
vImage_Buffer equalizedImageBuffer = {
.width = static_cast<vImagePixelCount>(size.width),
.height = static_cast<vImagePixelCount>(size.height),
.rowBytes = equalizedImage.step,
.data = equalizedImage.data
};
TIME_START(VIMAGE_EQUALIZE_HISTOGRAM);
vImage_Error error = vImageEqualization_Planar8(&planarImageBuffer, &equalizedImageBuffer, kvImageNoFlags);
TIME_END(VIMAGE_EQUALIZE_HISTOGRAM);
if (error != kvImageNoError) {
NSLog(@"%s, vImage error %zd", __PRETTY_FUNCTION__, error);
}
}
此通话大约需要20ms。这具有在我的应用程序中无法使用的实际意义。也许直方图的均衡本质上很慢,但我也测试了BGRA->灰度,发现OpenCV可以在~5ms内完成,vImage需要~20ms。
在测试其他功能时,我发现project that made a simple slider app带有blur function (gist)我已清理过来进行测试。大约~20ms。
是否有一些技巧可以让这些功能更快?
答案 0 :(得分:6)
要使用equalizeHistogram函数获得每秒30帧,必须对图像进行解交织(从ARGBxxxx转换为PlanarX)并均衡R(ed)G(reen)B(lue);如果你均衡A(lpha),帧速率将降至至少24。
以下是完全按照您的要求执行操作的代码:
- (CVPixelBufferRef)copyRenderedPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)pixelBuffer {
CVPixelBufferLockBaseAddress( pixelBuffer, 0 );
unsigned char *base = (unsigned char *)CVPixelBufferGetBaseAddress( pixelBuffer );
size_t width = CVPixelBufferGetWidth( pixelBuffer );
size_t height = CVPixelBufferGetHeight( pixelBuffer );
size_t stride = CVPixelBufferGetBytesPerRow( pixelBuffer );
vImage_Buffer _img = {
.data = base,
.height = height,
.width = width,
.rowBytes = stride
};
vImage_Error err;
vImage_Buffer _dstA, _dstR, _dstG, _dstB;
err = vImageBuffer_Init( &_dstA, height, width, 8 * sizeof( uint8_t ), kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageBuffer_Init (alpha) error: %ld", err);
err = vImageBuffer_Init( &_dstR, height, width, 8 * sizeof( uint8_t ), kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageBuffer_Init (red) error: %ld", err);
err = vImageBuffer_Init( &_dstG, height, width, 8 * sizeof( uint8_t ), kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageBuffer_Init (green) error: %ld", err);
err = vImageBuffer_Init( &_dstB, height, width, 8 * sizeof( uint8_t ), kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageBuffer_Init (blue) error: %ld", err);
err = vImageConvert_ARGB8888toPlanar8(&_img, &_dstA, &_dstR, &_dstG, &_dstB, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageConvert_ARGB8888toPlanar8 error: %ld", err);
err = vImageEqualization_Planar8(&_dstR, &_dstR, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageEqualization_Planar8 (red) error: %ld", err);
err = vImageEqualization_Planar8(&_dstG, &_dstG, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageEqualization_Planar8 (green) error: %ld", err);
err = vImageEqualization_Planar8(&_dstB, &_dstB, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageEqualization_Planar8 (blue) error: %ld", err);
err = vImageConvert_Planar8toARGB8888(&_dstA, &_dstR, &_dstG, &_dstB, &_img, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageConvert_Planar8toARGB8888 error: %ld", err);
err = vImageContrastStretch_ARGB8888( &_img, &_img, kvImageNoError );
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImageContrastStretch_ARGB8888 error: %ld", err);
free(_dstA.data);
free(_dstR.data);
free(_dstG.data);
free(_dstB.data);
CVPixelBufferUnlockBaseAddress( pixelBuffer, 0 );
return (CVPixelBufferRef)CFRetain( pixelBuffer );
}
请注意我分配了alpha通道,即使我没有执行任何操作;这只是因为在ARGB8888和Planar8之间来回转换需要alpha通道缓冲区分配和引用。无论如何,性能和质量都相同。
另请注意,我将Planar8缓冲区转换为单个ARGB8888缓冲区后执行对比度拉伸;这是因为它比逐个通道应用功能更快,就像我对直方图均衡功能所做的那样,并且获得与单独执行相同的结果(对比度拉伸功能不会导致与直方图均衡相同的alpha通道失真)
答案 1 :(得分:5)
对vImage加速性能至关重要的一件事是重用vImage_Buffers。我不能说我在Apple的有限文档提示中读了多少次这个效果,但我绝对不是在听。
在前面提到的模糊代码示例中,我重新设计了测试应用程序,为每个图像设置一次vImage_Buffer输入和输出缓冲区,而不是每次调用boxBlur时设置一次。我每次通话时间下降了<10ms,这在响应时间上有明显的不同。
这表示在您开始看到性能改进之前,Accelerate需要时间进行预热。第一次调用此方法需要34毫秒。
- (UIImage *)boxBlurWithSize:(int)boxSize
{
vImage_Error error;
error = vImageBoxConvolve_ARGB8888(&_inputImageBuffer,
&_outputImageBuffer,
NULL,
0,
0,
boxSize,
boxSize,
NULL,
kvImageEdgeExtend);
if (error) {
NSLog(@"vImage error %zd", error);
}
CGImageRef modifiedImageRef = vImageCreateCGImageFromBuffer(&_outputImageBuffer,
&_inputImageFormat,
NULL,
NULL,
kvImageNoFlags,
&error);
UIImage *returnImage = [UIImage imageWithCGImage:modifiedImageRef];
CGImageRelease(modifiedImageRef);
return returnImage;
}
答案 2 :(得分:4)
要在OpenCV中使用vImage,请将对OpenCV矩阵的引用传递给类似这样的方法:
long contrastStretch_Accelerate(const Mat& src, Mat& dst) {
vImagePixelCount rows = static_cast<vImagePixelCount>(src.rows);
vImagePixelCount cols = static_cast<vImagePixelCount>(src.cols);
vImage_Buffer _src = { src.data, rows, cols, src.step };
vImage_Buffer _dst = { dst.data, rows, cols, dst.step };
vImage_Error err;
err = vImageContrastStretch_ARGB8888( &_src, &_dst, 0 );
return err;
}
从OpenCV代码块调用此方法如下所示:
- (void)processImage:(Mat&)image;
{
contrastStretch_Accelerate(image, image);
}
就是这么简单,因为这些都是指针引用,所以没有任何类型的“深度复制”。它尽可能快速有效,所有关于上下文和其他相关性能考虑的问题(我也可以帮助你)。
SIDENOTE:你知道在将OpenCV与vImage混合时你必须改变频道排列吗?如果没有,在调用OpenCV矩阵上的任何vImage函数之前,请调用:
const uint8_t map[4] = { 3, 2, 1, 0 };
err = vImagePermuteChannels_ARGB8888(&_img, &_img, map, kvImageNoFlags);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"vImagePermuteChannels_ARGB8888 error: %ld", err);
执行相同的调用,map和all,将图像返回到适合OpenCV矩阵的通道顺序。