opencv功能实现

opencv function implementation

本文关键字：实现 功能 opencv      更新时间：2023-10-16

我想知道opencv是如何对矩阵进行运算的。例如，当我为编写代码时

cv::add (Mat mat1, Mat mat2, Mat &result)

使用两个for loops，1000x750图像大约需要120-130ms。但使用opencv添加功能需要6-7毫秒。有人知道他们的诀窍是什么吗？我想学习它，以便能够编写opencv没有的函数。

我在opencv内部搜索了一下，找到了这两个.cpp文件（第一个，第二个），但我不知道我是否在找正确的地方。

我只想知道如何使用这种力量。有人能帮我吗？

谢谢，

您提供的两个cpp文件用于GPU操作（CUDA和OpenCL）。从你的问题来看，我认为你正在寻找非GPU操作，这是正确的文件。。

OpenCV以其速度而闻名，它来自于他们在代码中所做的大量优化。我只想给他们中的一些人一些提示。

1.SIMD优化

这是OpenCV中优化的主要来源之一。几乎所有的算术运算都经过SIMD优化。同样在您的情况下，SIMD优化是更好的选择（OpenCV已经做到了）。它可以将性能提高好几倍，具体取决于您的实现级别。所有现代处理器都内置SIMD支持（SSE、AVX等）。

与我们的普通C++相比，它有点复杂。不是一次只从两个矩阵中添加两个像素，而是同时添加大约16个像素（这取决于数据类型）。理论上它提供了16倍的加速。这是我在学习SIMD汇编时写的一个简单的例子（你可以使用更简单的Intrnsics）。它没有经过太多优化（只是为了学习它而编写的），仍然提供了20倍的加速。

同样，为了在ARM平台中使用，代码正在进行NEON优化（主要由英伟达团队为其Tegra处理器提供）。示例

2.通过TBB的多线程

另一个重要的问题是TBB的使用，有些人已经在他的回答中提到了它，你必须用TBB编译OpenCV源代码才能实现它。正如他所提到的，这可能不是一项容易的任务。许多功能，如人脸检测等，都是在OpenCV中进行TBB优化的。

OpenCV执行一些其他技术，如循环展开。（示例）它提供了轻微的改进。现代编译器在这方面已经非常擅长了。

有关优化C++代码的更多详细信息，您可以阅读AgnerFog的优化技术手册。所有这些细节都是相关的。

在本页中，他们在文档末尾表示速度更快，因为核心的功能是通过"英特尔线程构建块"启用多线程的。

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