Объяснение ARM Neon Image Sampling
Я пытаюсь написать лучшую версию cv :: resize () для OpenCV, и я нашел код, который здесь: https://github.com/rmaz/NEON-Image-Downscaling/blob/master/ImageResize/BDPViewController.m
Код для уменьшения изображения на 2, но я не могу получить алгоритм. Я хотел бы сначала преобразовать этот алгоритм в C, а затем попытаться изменить его для целей обучения. Легко ли также преобразовать его в даунсамплинг любого размера?
Функция:
static void inline resizeRow(uint32_t *dst, uint32_t *src, uint32_t pixelsPerRow)
{
const uint32_t * rowB = src + pixelsPerRow;
// force the number of pixels per row to a multiple of 8
pixelsPerRow = 8 * (pixelsPerRow / 8);
__asm__ volatile("Lresizeloop: \n" // start loop
"vld1.32 {d0-d3}, [%1]! \n" // load 8 pixels from the top row
"vld1.32 {d4-d7}, [%2]! \n" // load 8 pixels from the bottom row
"vhadd.u8 q0, q0, q2 \n" // average the pixels vertically
"vhadd.u8 q1, q1, q3 \n""vtrn.32 q0, q2 \n" // transpose to put the horizontally adjacent pixels in different registers
"vtrn.32 q1, q3 \n""vhadd.u8 q0, q0, q2 \n" // average the pixels horizontally
"vhadd.u8 q1, q1, q3 \n""vtrn.32 d0, d1 \n" // fill the registers with pixels
"vtrn.32 d2, d3 \n""vswp d1, d2 \n""vst1.64 {d0-d1}, [%0]! \n" // store the result
"subs %3, %3, #8 \n" // subtract 8 from the pixel count
"bne Lresizeloop \n" // repeat until the row is complete
: "=r"(dst), "=r"(src), "=r"(rowB), "=r"(pixelsPerRow)
: "0"(dst), "1"(src), "2"(rowB), "3"(pixelsPerRow)
: "q0", "q1", "q2", "q3", "cc");
}
To call it:
// downscale the image in place
for (size_t rowIndex = 0; rowIndex < height; rowIndex+=2)
{
void *sourceRow = (uint8_t *)buffer + rowIndex * bytesPerRow;
void *destRow = (uint8_t *)buffer + (rowIndex / 2) * bytesPerRow;
resizeRow(destRow, sourceRow, width);
}
Решение
Алгоритм довольно прост. Он читает 8 пикселей из текущей строки и 8 из строки ниже. Затем он использует инструкцию vhadd (halving-add) для усреднения 8 пикселей по вертикали. Затем он транспонирует положение пикселей так, чтобы горизонтально смежные пары пикселей теперь находились в отдельных регистрах (расположенных вертикально). Затем он делает еще один набор вдвое-добавляет, чтобы усреднить те вместе. Затем результат снова преобразуется, чтобы поместить их в исходное положение и записать в место назначения. Этот алгоритм может быть переписан для обработки различных интегральных размеров масштабирования, но, как написано, он может делать только 2×2 к 1 с усреднением. Вот эквивалент кода C:
static void inline resizeRow(uint32_t *dst, uint32_t *src, uint32_t pixelsPerRow)
{
uint8_t * pSrc8 = (uint8_t *)src;
uint8_t * pDest8 = (uint8_t *)dst;
int stride = pixelsPerRow * sizeof(uint32_t);
int x;
int r, g, b, a;
for (x=0; x<pixelsPerRow; x++)
{
r = pSrc8[0] + pSrc8[4] + pSrc8[stride+0] + pSrc8[stride+4];
g = pSrc8[1] + pSrc8[5] + pSrc8[stride+1] + pSrc8[stride+5];
b = pSrc8[2] + pSrc8[6] + pSrc8[stride+2] + pSrc8[stride+6];
a = pSrc8[3] + pSrc8[7] + pSrc8[stride+3] + pSrc8[stride+7];
pDest8[0] = (uint8_t)((r + 2)/4); // average with rounding
pDest8[1] = (uint8_t)((g + 2)/4);
pDest8[2] = (uint8_t)((b + 2)/4);
pDest8[3] = (uint8_t)((a + 2)/4);
pSrc8 += 8; // skip forward 2 source pixels
pDest8 += 4; // skip forward 1 destination pixel
}
Другие решения
Других решений пока нет …
detector