Question

我编写自己的高斯滤波器，但速度很慢。

OpenCV的高斯算法比我的高斯滤波器快20倍。我想在我的项目中重写OpenCV的高斯算法，我不想在我的项目中包含opencv。

然而，

任何人都可以给我算法描述，opencv的源代码好像难以理解？

Answer 1

高斯滤波器具有易于加速的特性：滤波器可以独立应用于两个维度。您可以定义一个垂直操作的一维过滤器，另一个水平操作的过滤器，并将它们应用于两者;这产生与在二维中应用的单个过滤器相同的效果。

除此之外，您可能需要查看SIMD instructions，例如SSE3可用于您的处理器。

Answer 2

要回答问题的第二部分，高斯模糊只是在图像上作为卷积核应用的3维高斯曲面。 Wikipedia对算法本身有很好的参考，但基本上，你取高斯曲线的值并将其转换为方阵，并将其乘以图像中的每个像素，例如：

Kernel:               
[0 1 2 0 0
1 4 6 4 1      X   Iterate over every single pixel in the image
2 6 10 6 2
1 4 6 4 1
0 1 2 1 0]

（注意，这只是一个示例内核，有非常具体的eqns，根据你的高斯变量，你会得到不同的结果）

要回答问题的性能部分，假设图像大小恒定，此算法的整体速度将取决于一些事项。假设图像是NxM像素，卷积核心是PxP像素。你将不得不做P P N * M操作。 P越大，您对给定图像的操作就越多。您可以使用此处使用的算法变得狡猾，进行非常特定的基于行或列的数学运算。

实施也很重要。如果您想要非常高效，您可能希望使用架构提供的最高级指令。如果您使用的是英特尔x86芯片，您可能希望获得英特尔性能原语（IPP）的许可并直接调用这些指令。 IIRC，OpenCV确实可以利用IPP ......

如果给定体系结构上的浮点性能较差，您还可以执行非常智能的操作并使用所有缩放的整数。这可能会加快一些速度，但在走这条路之前我会首先考虑其他选择。

Answer 3

尝试检查here。你想提前弄清楚离散高斯矩阵，然后将其与图像进行卷积。

Answer 4

如果您的卷积核心相对较大并且您正在实施直接卷积，那么性能差异可能是因为OpenCV正在使用快速傅里叶变换（FFT）实现卷积。

Answer 5

我讨厌迂腐，但你要求的算法，即完成任务所需的精确步骤序列。你已经有了高斯算法。因此，问题的关键点是当你要求更快时，这与要求算法不同。

要回答更快的问题 - 您想知道OpenCV如何优化其代码，这是一个技术性很强且广泛的主题。我会说它使用汇编语言和特定于GPU的函数。我首先学习汇编，然后研究CUDA包以利用你的GPU。