OpenCL 图像卷积 3 使用 CPU
▶ CPU 图像卷积,共四种方法。分别为基本串行,使用模板,使用局部内存,使用AVX指令优化
● 全部的代码,仅在主函数中选择调用的函数名即可。
- #include <stdio.h>
- #include <stdlib.h>
- #include <time.h>
- #include <opencv2/opencv.hpp>
- const char *inputFile = "R:/1.png";
- const char *outputFile = "R:/2.png";
- bool floatEq(const float a, const float b)// 相等返回 1
- {
- if (b == )
- return fabs(a) < 0.001;
- return fabs(a / b - ) < 0.001;
- }
- void convolution01(const float *input, float *output, const int inputRow, const int inputCol,
- const float *filter, const int filterWidth)
- {
- const int halfFilterWidth = filterWidth / ;
- int row, col, rr, cc;
- float sum;
- //memset(output, 0, sizeof(float) * inputRow * inputCol); // 使用 memset 将 output 全部凃成 0
- #pragma omp parallel for num_threads(8) default(none) shared(halfFilterWidth, output, inputRow, inputCol) private(row, col)
- for (row = ; row < halfFilterWidth; row++) // 人工将边角涂成 0
- {
- for (col = ; col < inputCol; col++)
- output[row*inputCol + col] = output[(inputRow - - row)*inputCol + col] = ;
- }
- #pragma omp parallel for num_threads(8) default(none) shared(halfFilterWidth, output, inputRow, inputCol) private(row, col)
- for (row = halfFilterWidth; row < inputRow - halfFilterWidth; row++)
- {
- for (col = ; col < halfFilterWidth; col++)
- output[row*inputCol + col] = output[row*inputCol + inputCol - - col] = ;
- }
- #pragma omp parallel for num_threads(8) default(none) shared(halfFilterWidth, input, output, inputRow, inputCol, filter) private(row, col, rr, cc, sum)
- for (row = halfFilterWidth; row < inputRow - halfFilterWidth; row++)// 内部计算部分
- {
- for (col = halfFilterWidth; col < inputCol - halfFilterWidth; col++)
- {
- for (sum = 0.0f, rr = -halfFilterWidth; rr <= halfFilterWidth; rr++)
- {
- for (cc = -halfFilterWidth; cc <= halfFilterWidth; cc++)
- sum += filter[(rr + halfFilterWidth) * filterWidth + cc + halfFilterWidth] * input[(row + rr)*inputCol + col + cc];
- }
- output[row * inputCol + col] = sum;
- }
- }
- /*
- for (row = 0; row < inputRow; row++) // 全范围循环,在最里层判断
- {
- for (col = 0; col < inputCol; col++)
- {
- if (row < halfFilterWidth || row >= inputRow - halfFilterWidth || col < halfFilterWidth || col >= inputCol - halfFilterWidth)
- {
- output[row * inputCol + col] = 0;
- continue;
- }
- for (sum = 0.0f, rr = -halfFilterWidth; rr <= halfFilterWidth; rr++)
- {
- for (cc = -halfFilterWidth; cc <= halfFilterWidth; cc++)
- sum += filter[(rr + halfFilterWidth) * filterWidth + cc + halfFilterWidth] * input[(row + rr)*inputCol + col + cc];
- }
- output[row * inputCol + col] = sum;
- }
- }
- */
- }
- template<int filterWidth>
- void convolution02(const float *input, float *output, const int inputRow, const int inputCol, const float *filter)// 卷积宽度作为模板
- {
- const int halfFilterWidth = filterWidth / ;
- int row, col, rr, cc;
- float sum;
- memset(output, , sizeof(float) * inputRow * inputCol);
- #pragma omp parallel for num_threads(8) default(none) shared(halfFilterWidth, input, output, inputRow, inputCol, filter) private(row, col, rr, cc, sum)
- for (row = halfFilterWidth; row < inputRow - halfFilterWidth; row++)
- {
- for (col = halfFilterWidth; col < inputCol - halfFilterWidth; col++)
- {
- for (sum = 0.0f, rr = -halfFilterWidth; rr <= halfFilterWidth; rr++)
- {
- for (cc = -halfFilterWidth; cc <= halfFilterWidth; cc++)
- sum += filter[(rr + halfFilterWidth) * filterWidth + cc + halfFilterWidth] * input[(row + rr)*inputCol + col + cc];
- }
- output[row * inputCol + col] = sum;
- }
- }
- }
- template<int filterWidth, int blockRow, int blockCol>
- void convolution03(const float *input, float *output, const int inputRow, const int inputCol, const float *filter)// 使用局部内存块
- {
- const int halfFilterWidth = filterWidth / ;
- int row, col, rr, cc, i, j;
- float filterElement;
- if (inputRow % blockRow || inputCol % blockCol) // 要求图片长宽为局部内存块的整数倍
- {
- printf("Failed, outputRow %% blockRow || outputCol %% blockCol\n");
- return;
- }
- memset(output, , sizeof(float) * inputRow * inputCol);
- #pragma omp parallel for num_threads(8)
- for (row = halfFilterWidth; row < inputRow - halfFilterWidth; row += blockRow)
- {
- for (col = halfFilterWidth; col < inputCol - halfFilterWidth; col += blockCol)
- {
- float sum[blockRow * blockCol] = { 0.0f };
- for (rr = -halfFilterWidth; rr <= halfFilterWidth; rr++)
- {
- for (cc = -halfFilterWidth; cc <= halfFilterWidth; cc++)
- {
- filterElement = filter[(rr + halfFilterWidth) * filterWidth + cc + halfFilterWidth];
- for (i = ; i < blockRow; i++)
- {
- for (j = ; j < blockCol; j++)
- {
- if (row + rr + i >= inputRow || col + cc + j >= inputCol)
- break;
- sum[i * blockCol + j] += filterElement * input[(row + rr + i) * inputCol + col + cc + j];
- }
- }
- }
- }
- for (i = ; i < blockRow; i++)
- {
- for (j = ; j < blockCol; j++)
- {
- if (row + i >= inputRow || col + j >= inputCol)
- continue;
- output[(row + i) * inputCol + col + j] = sum[i * blockCol + j];
- }
- }
- }
- }
- }
- template<int filterWidth, int blockRow, int blockCol>
- void convolution04(const float *input, float *output, const int inputRow, const int inputCol, const float *filter)// 使用 AVX 指令扩展
- {
- const int halfFilterWidth = filterWidth / ;
- int row, col, rr, cc, i, j;
- if (inputRow % blockRow || inputCol % (blockCol * ))
- {
- printf("Failed, inputRow %% blockRow || inputCol %% blockCol\n");
- return;
- }
- memset(output, , sizeof(float) * inputRow * inputCol);
- #pragma omp parallel for num_threads(8)
- for (row = halfFilterWidth; row < inputRow - halfFilterWidth; row += blockRow)
- {
- for (col = halfFilterWidth; col < inputCol - halfFilterWidth; col += blockCol * )
- {
- __m256 sum[blockRow * blockCol] = {_mm256_setzero_ps()};
- for (rr = -halfFilterWidth; rr <= halfFilterWidth; rr++)
- {
- for (cc = -halfFilterWidth; cc <= halfFilterWidth; cc++)
- {
- __m256 filterElement = _mm256_broadcast_ss(filter + (rr + halfFilterWidth) * filterWidth + cc + halfFilterWidth);
- for (i = ; i < blockRow; i++)
- {
- for (j = ; j < blockCol; j++)
- {
- //if (row + rr + i >= inputRow || col + cc + j * 8 >= inputCol)// 在局部内存块较大时需要越界检查
- // continue;
- __m256 imageElement = _mm256_loadu_ps(input + (row + rr + i)*inputCol + col + cc + j * );
- sum[i * blockCol + j] = _mm256_fmadd_ps(filterElement, imageElement, sum[i * blockCol + j]);
- }
- }
- }
- }
- for (i = ; i < blockRow; i++)
- {
- for (j = ; j < blockCol; j++)
- {
- //if (row + i >= inputRow || col + j * 8 >= inputCol)
- // continue;
- _mm256_storeu_ps(output + (row + i)*inputCol + col + j * , sum[i * blockCol + j]);
- }
- }
- }
- }
- }
- int main()
- {
- int i, k;
- clock_t time;
- float filterSum;
- // 卷积窗口相关
- const int filterWidth = , filterSize = filterWidth * filterWidth, halfFilterWidth = filterWidth / ;
- float filter[filterSize] =
- {// 模糊窗口
- , , , , ,
- , .f / , .f / , .f / , ,
- , .f / , .f / , .f / , ,
- , .f / , .f / , .f / , ,
- , , , ,
- };
- for (filterSum = 0.0f, i = ; i < filterSize; filterSum += filter[i++]);
- if (!floatEq(filterSum, ))// 非归零的卷积窗口(如模糊)需要归一化
- for (i = ; i < filterSize; filter[i] /= filterSum, i++);
- // 图片相关
- cv::Mat input = cv::imread(inputFile), output = input, channel[];
- cv::split(input, channel);
- const int inputRow = input.rows, inputCol = input.cols, inputDataSize = inputRow * inputCol;
- float *inputData = (float*)malloc(sizeof(float) * inputDataSize);
- float *outputData = (float*)malloc(sizeof(float) * inputDataSize);
- for (k = ; k < ; k++)// 三个通道,分别为蓝、绿、红
- {
- for (i = ; i < inputRow * inputCol; inputData[i] = (float)channel[k].data[i], i++);
- time = clock();
- convolution01(inputData, outputData, inputRow, inputCol, (const float *)filter, filterWidth);
- //convolution02<filterWidth>(inputData, outputData, inputRow, inputCol, filter);
- //convolution03<filterWidth, 4, 4>(inputData, outputData, inputRow, inputCol, filter);
- //convolution04<filterWidth, 4, 4>(inputData, outputData, inputRow, inputCol, filter);
- time = clock() - time;
- printf("Time for channel[%d]:%d ms\n", k, time);
- for (i = ; i < inputRow * inputCol; channel[k].data[i] = (unsigned char)outputData[i], i++);
- }
- cv::merge(channel, , output);
- cv::imwrite(outputFile, output);
- //imshow("merge", output);
- //cv::waitKey(0);
- free(inputData);
- free(outputData);
- printf("\nFinished.\n");
- getchar();
- return ;
- }
● 输出结果,使用一张 4608 × 6656 的图片(bmp87.7MB)进行测试,使用主函数中那个边长为5、实际窗口长度为 3 的均值窗口。图片太大喘不上来,偷梁换柱成小图看效果
■ 计时结果
- // convolution01,memset + 内部计算,无 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution01,手动除边 + 内部计算,无 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution01,循环内判断,无 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution01,手动除边 + 内部计算,有 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution02,有 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution03<filterWidth, 4, 4>,无 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
- // convolution04<filterWidth, 4, 4>,无 OpenMP
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Time for channel[]: ms
- Finished.
■ 没法给 convolution03 和 convolution04 加 OpenMP,一加就各种内存冲突,便捷判断都挡不住。
■
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