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一、概述
在前面的"CPU 優(yōu)化技術(shù)"系列文章中我們對NEON做了系統(tǒng)的介紹和說明，包括SIMD和NEON概念，NEON自動向量化以及NEON intrinsic指令集等。但是只掌握這些還不足以編寫一個性能完善的NEON程序，在實際的NEON優(yōu)化工作中我們會遇到如何將標(biāo)量處理轉(zhuǎn)換為向量處理，如何更高效的處理圖像的邊界區(qū)域等問題。接下來我們會針這些問題進(jìn)行介紹和說明，讓大家可以在實際工作中使用NEON來優(yōu)化程序的性能。
本文我們會介紹代碼如何進(jìn)行向量化，如何處理向量化的剩余部分，如何處理圖像的邊界區(qū)域，最后會給出一個完整的NEON程序?qū)嵗?/p>
二、向量化編程
2.1 向量化
向量化就是使用SIMD指令同時對多個數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，達(dá)到提升程序性能的目的。
我們以數(shù)據(jù)加法為例，標(biāo)量和向量處理的對比圖如下。對于無符號16位類型的加法運(yùn)算，普通的標(biāo)量加法需要進(jìn)行8次的計算量，使用向量加法指令一次就可以完成。
相比于標(biāo)量編程，向量化編程對于初學(xué)者來說有一定的難度：
編程方式的變化：一次處理的不再是單個數(shù)據(jù)而是多個數(shù)據(jù)，同時還要專門處理向量化的剩余數(shù)據(jù)。
向量數(shù)據(jù)類型的選擇：要根據(jù)實際的情況選擇最合適的向量寄存器。
選擇合適的指令：需要非常熟悉NEON指令集，使用最適合的指令獲得最好的性能。
2.2 實例講解
這是一個UV通道下采樣代碼，輸入是u8類型的數(shù)據(jù)，通過鄰近的4個像素求平均，輸出u8類型的數(shù)據(jù)，達(dá)到1/4下采樣的目的。我們假定每行數(shù)據(jù)長度是16的整數(shù)倍。算法的示意圖和參考代碼如下所示。
C代碼實現(xiàn)：
void DownscaleUv(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
{
uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;
for (int32_t i = 0; i < dst_width; i += 2)
{
// U通道
dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +
src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;
// V通道
dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +
src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;
}
}
}
2.2.1 內(nèi)層循環(huán)向量化
內(nèi)層循環(huán)是代碼執(zhí)行次數(shù)最多的部分，因此是向量化的重點。我們的輸入和輸出都是u8類型，NEON寄存器128bit，所以我們每次處理16個數(shù)據(jù)。
// 每次有16個數(shù)據(jù)輸出
for (i = 0; i < dst_width; i += 16)
{
//數(shù)據(jù)處理部分......
}
2.2.2 數(shù)據(jù)類型的選擇
2.2.3 指令的選擇
輸入數(shù)據(jù)加載：UV通道的數(shù)據(jù)是交織的，使用vld2指令可以實現(xiàn)解交織。
2.2.4 代碼實現(xiàn)
//使用intrinsic需要包含的頭文件 #includevoid DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride) { //load偶數(shù)行的源數(shù)據(jù)，2組每組16個u8類型數(shù)據(jù) uint8x16x2_t v8_src0; //load奇數(shù)行的源數(shù)據(jù)，需要兩個Q寄存器 uint8x16x2_t v8_src1; //目的數(shù)據(jù)變量，需要一個Q寄存器 uint8x8x2_t v8_dst; //目前只處理16整數(shù)倍部分的結(jié)果 int32_t dst_width_align = dst_width & (-16); //向量化剩余的部分需要單獨(dú)處理 int32_t remain = dst_width & 15; int32_t i = 0; //外層高度循環(huán)，逐行處理 for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++) { //偶數(shù)行源數(shù)據(jù)指針 uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2; //奇數(shù)行源數(shù)據(jù)指針 uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride; //目的數(shù)據(jù)指針 uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j; //內(nèi)層循環(huán)，一次16個u8結(jié)果輸出 for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16) { //提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行UV分離 v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0); src_ptr0 += 32; v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1); src_ptr1 += 32; //水平兩個數(shù)據(jù)相加 uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]); uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]); //上下兩個數(shù)據(jù)相加，之后求均值 v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2); v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2); //UV通道結(jié)果交織存儲 vst2_u8(dst_ptr, v8_dst); dst_ptr += 16; } //process leftovers...... } }
2.3 向量化剩余部分(leftovers)處理
接著上面的實例，內(nèi)層循環(huán)每次計算16個結(jié)果，當(dāng)輸出圖像寬度不是16整數(shù)倍的時候，我們需要考慮結(jié)尾如何高效的編寫?！癗EON Programmer's Guide”中給出了幾種推薦寫法，下面逐一介紹一下。
2.3.1 Extend arrays with padding
這個方法比較好理解，每行數(shù)據(jù)長度不是向量長度整數(shù)倍我們可以提前將數(shù)據(jù)補(bǔ)齊到需要的長度，這樣處理時候就方便了。這個方法的使用是要分情況的。
如果需要自己申請內(nèi)存，復(fù)制來擴(kuò)展邊界，這并不是一種高效的方法。
如果外部數(shù)據(jù)先要經(jīng)過其他的處理（例如rgb2yuv），我們可以考慮將前一級的輸出保存成需要的長度，這樣后面的uv下采樣就可以得到擴(kuò)展的內(nèi)存了。
2.3.2 Overlap data elements
這種做法是在處理尾部數(shù)據(jù)的時候，從后往前提取一個向量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，這樣會出現(xiàn)一部分?jǐn)?shù)據(jù)重復(fù)計算。接著2.2.4節(jié)的示例，這種方法的實現(xiàn)代碼如下：
#includevoid DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride) { uint8x16x2_t v8_src0; uint8x16x2_t v8_src1; uint8x8x2_t v8_dst; int32_t dst_width_align = dst_width & (-16); int32_t remain = dst_width & 15; int32_t i = 0; for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++) { uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2; uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride; uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j; for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16) { v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0); src_ptr0 += 32; v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1); src_ptr1 += 32; uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]); uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]); v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2); v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2); vst2_u8(dst_ptr, v8_dst); dst_ptr += 16; } //process leftover if (remain > 0) { //從后往前回退一次向量計算需要的數(shù)據(jù)長度，有部分?jǐn)?shù)據(jù)是之前處理過的 src_ptr0 = src + src_stride * (j * 2) + src_width - 32; src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride; dst_ptr = dst + dst_stride * j + dst_width - 16; v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0); v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1); uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]); uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]); uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]); v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2); v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2); vst2_u8(dst_ptr, v8_dst); } } }
以上這種方法我們平時用的比較多，不僅可以處理剩余元素，而且可以保持向量處理的高效性。
2.3.3 Process leftovers as single elements
這種做法利用NEON向量可以只加載/存儲一個元素的功能，雖然使用向量指令，但是每個結(jié)果獨(dú)立計算和存儲。這是一種很不推薦的方法。每次的向量計算只使用一個元素，浪費(fèi)了計算資源（NEON指令相比于標(biāo)量指令的執(zhí)行周期要長，各指令執(zhí)行時間可以參考文獻(xiàn)[2]）。
2.3.4 標(biāo)量處理剩余部分
剩余部分直接采用標(biāo)量來處理，這種是最簡單的方法，也是最常用的方法，每行的剩余元素可以簡單的用標(biāo)量處理，因為絕大部分都是向量計算，剩余元素所占比例非常小，因此使用標(biāo)量不會對性能產(chǎn)生太明顯的影響。
void DownscaleUvNeonScalar(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{
uint8x16x2_t v8_src0;
uint8x16x2_t v8_src1;
uint8x8x2_t v8_dst;
int32_t dst_width_align = dst_width & (-16);
int32_t remain = dst_width & 15;
int32_t i = 0;
for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++)
{
uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;
for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16) // 16 items output at one time
{
v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);
src_ptr0 += 32;
v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);
src_ptr1 += 32;
uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);
uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);
uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);
uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);
v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);
v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);
vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);
dst_ptr += 16;
}
//process leftover
src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;
src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;
dst_ptr = dst + dst_stride * j;
for (int32_t i = dst_width_align; i < dst_width; i += 2)
{
dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +
src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;
dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +
src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;
}
}
}
三、邊界處理方法
在許多圖像處理算法中，經(jīng)常會遇到需要處理邊界的情況。例如灰度圖的3x3高斯濾波，為了計算邊界附近點的輸出，需要在原圖的上下左右各填充1個像素的padding。
一種通用的處理方法是申請一塊添加了邊界大小的內(nèi)存空間，將邊界填充為需要的數(shù)據(jù)，并且將原有數(shù)據(jù)復(fù)制到新申請的內(nèi)存空間中，完成擴(kuò)邊操作（openCV采用的就是這種做法）。這樣新的數(shù)據(jù)塊中就有了邊界數(shù)據(jù)，后面的數(shù)據(jù)處理就很方便了。
但是通用方法不一定是最優(yōu)的方法，內(nèi)存申請和填充會增加大量的額外時間，對提升算法性能很不利。我們可以充分利用NEON指令在幾乎不增加時間空間開銷的前提下完成一些特殊的邊界處理。
3.1 常量填充
常量填充就是在有效數(shù)據(jù)塊的上下左右添加常量邊界值，完成數(shù)據(jù)的擴(kuò)充。例如3x3高斯濾波計算需要在上下左右添加1個常量邊界值進(jìn)行計算。
上下邊界的填充比較簡單，我們只需要使用vdup指令填充一個向量v8_pre_row_data。
左右邊界填充也需要用到dup來的向量v8_const_pad，使用vext來組建新的向量，示意圖及參考代碼如下。
?
?
//dup指令生成pading向量 uint8x16_t v8_const_pad = vdupq_n_u8(pad_val); //-1行數(shù)據(jù) v8_pre_row_data = v8_const_pad; //讀取第0行數(shù)據(jù) uint8x16_t v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row0); //第0行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x16_t v8_row_cur_data = vextq_u8(v8_const_pad, v8_tmp_data, 15); //讀取第1行數(shù)據(jù) v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row1); //第1行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x16_t?v8_next_row_data?=?vextq_u8(v8_const_pad,?v8_tmp_data,?15);
3.2 復(fù)制填充
復(fù)制填充就是復(fù)制最邊緣的像素作為邊界。我們同樣以3x3高斯濾波計算為例。
上下邊界的方法一樣，我們可以使用vld加載第0行或者最后一行的數(shù)據(jù)即可。
左右邊界的方法一樣，對于左邊界，我們可以使用VLD1_DUP指令提取邊界數(shù)據(jù)，然后使用vext來組建新的向量，參考代碼如下。
//提取0行padding數(shù)據(jù) uint8x16_t v8_dup_pad = vld1q_dup_u8(pt_row0); //提取第0行數(shù)據(jù) uint8x16_t v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row0); //第0行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x16_t v8_row_cur_data = vextq_u8(v8_dup_pad, v8_tmp_data, 15); //-1行直接使用第0行 uint8x16_t v8_pre_row_data = v8_row_cur_data; //取1行padding數(shù)據(jù) v8_dup_pad = vld1q_dup_u8(pt_row1); v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row1); //第1行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x16_t?v8_next_row_data?=?vextq_u8(v8_dup_pad,?v8_tmp_data,?15);
3.3 反射填充
常見的有反射（dcba"abcdefgh"hgfed）和101反射（edcb"abcdefgh"gfed），處理的方式幾乎一樣，我們以稍復(fù)雜的101反射介紹，同樣選擇3x3高斯濾波計算舉例。
上下邊界的方法一樣，我們需要根據(jù)反射類型，將padding行的數(shù)據(jù)向量賦值為相應(yīng)行的數(shù)據(jù)向量即可。左右邊界的方法一樣，對于左邊界，我們可以使用VLD1指令提取邊界數(shù)據(jù)，然后使用vrev來翻轉(zhuǎn)向量內(nèi)部元素最后使用vext來組建新的向量。
參考代碼：
uint8x8_t v8_ref_pad = vld1_u8(pt_row0 + 1); uint8x8_t v8_ref_pad1; uint8x8_t v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row0); //翻轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，用于生成101反射padding v8_ref_pad1 = vrev64_u8(v8_ref_pad); //第0行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x8_t v8_cur_row_data = vextq_u8(vcombine_u8(v8_ref_pad, v8_ref_pad1), v8_tmp_data, 15); v8_ref_pad = vld1_u8(pt_row1 + 1); v8_tmp_data = vld1q_u8(pt_row1); v8_ref_pad1 = vrev64_u8(v8_ref_pad); //第1行帶有左padding的數(shù)據(jù) uint8x8_t v8_next_row_data = vextq_u8(vcombine_u8(v8_ref_pad, v8_ref_pad1), v8_tmp_data, 15); //-1行數(shù)據(jù) uint8x8_t v8_pre_row_data = v8_next_row_data;
四、優(yōu)化實例
4.1 說明
我們使用核參數(shù)為{{1,2,1}，{2,4,2}，{1,2,1}}對灰度圖(size:4095x2161)做高斯濾波，邊界填充類型為BORDER_REFLECT101。
4.2 過程分析
整體流程：
Gaussian3x3Sigma0NeonU8C1是主函數(shù)
Gaussian3x3RowCalcu是行處理函數(shù)，完成一行的處理
第一次處理上邊邊界，然后是中間處理，最后是下邊界處理
int32_t Gaussian3x3Sigma0NeonU8C1(const uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t height, int32_t width, int32_t istride, int32_t ostride)
{
if ((NULL == src) || (NULL == dst))
{
printf("input param invalid!
");
return -1;
}
//BORDER_REFLECT101 top padding
const uint8_t *p_src0 = src + istride;
const uint8_t *p_src1 = src;
const uint8_t *p_src2 = src + istride;
uint8_t *p_dst = dst;
//計算第0行輸出
Gaussian3x3RowCalcu(p_src0, p_src1, p_src2, p_dst, width);
//中間行的處理
for (int32_t row = 1; row < height - 1; row++)
{
p_src0 = src + (row - 1) * istride;
p_src1 = src + (row - 0) * istride;
p_src2 = src + (row + 1) * istride;
p_dst = dst + row * ostride;
Gaussian3x3RowCalcu(p_src0, p_src1, p_src2, p_dst, width);
}
//計算最后一行輸出
p_src0 = src + (height - 2) * istride;
p_src1 = src + (height - 1) * istride;
p_src2 = src + (height - 2) * istride;
p_dst = dst + (height - 1) * ostride;
Gaussian3x3RowCalcu(p_src0, p_src1, p_src2, p_dst, width);
return 0;
}
Gaussian3x3RowCalcu實現(xiàn)
內(nèi)聯(lián)函數(shù)，完成一行的處理，基于高斯行列分離計算，先計算行累加，然后計算列累加。
左邊界處理：
?
?
static inline int32_t Gaussian3x3RowCalcu(const uint8_t *src0, const uint8_t *src1, const uint8_t *src2, uint8_t *dst, int32_t width) { if ((NULL == src0) || (NULL == src1) || (NULL == src2) || (NULL == dst)) { printf("input param invalid! "); return -1; } int32_t col = 0; uint16x8_t vqn0, vqn1, vs_1, vs, vs1; uint8x8_t v_lnp; int32_t width_t = (width - 9) & (-8); uint8x8_t v_ld00 = vld1_u8(src0); uint8x8_t v_ld01 = vld1_u8(src0 + 8); uint8x8_t v_ld10 = vld1_u8(src1); uint8x8_t v_ld11 = vld1_u8(src1 + 8); uint8x8_t v_ld20 = vld1_u8(src2); uint8x8_t v_ld21 = vld1_u8(src2 + 8); //豎直方向3行的累加和 vqn0 = vaddl_u8(v_ld00, v_ld20); vqn0 = vaddq_u16(vqn0, vshll_n_u8(v_ld10, 1)); vqn1 = vaddl_u8(v_ld01, v_ld21); vqn1 = vaddq_u16(vqn1, vshll_n_u8(v_ld11, 1)); //生成padding數(shù)據(jù) vs_1 = vextq_u16(vextq_u16(vqn0, vqn0, 2), vqn0, 7); vs1 = vextq_u16(vqn0, vqn1, 1); //水平方向累加和 vs = vaddq_u16(vaddq_u16(vqn0, vqn0), vaddq_u16(vs_1, vs1)); v_lnp = vqrshrn_n_u16(vs, 4); vst1_u8(dst, v_lnp); vs_1 = vextq_u16(vqn0, vqn1, 7); // for循環(huán)...... }
中間部分處理
第二部分for循環(huán)是計算中間部分?jǐn)?shù)據(jù)的結(jié)果，先做豎直方向的累加，再做水平方向的累加，每次計算8個輸出結(jié)果。各向量的數(shù)據(jù)含義及計算方法（for循環(huán)第一次計算）見下圖。
最后一次的向量計算單獨(dú)處理，為了防止提取下一組數(shù)據(jù)時越界。
static inline int32_t Gaussian3x3RowCalcu(const uint8_t *src0, const uint8_t *src1, const uint8_t *src2, uint8_t *dst, int32_t width)
{
// 計算前8個輸出......
for (col = 8; col < width_t; col += 8)
{
// 3行的輸入數(shù)據(jù)
uint8x8_t v_ld0 = vld1_u8(src0 + col + 8);
uint8x8_t v_ld1 = vld1_u8(src1 + col + 8);
uint8x8_t v_ld2 = vld1_u8(src2 + col + 8);
//豎直方向的累加和
uint16x8_t vqn2 = vaddl_u8(v_ld0, v_ld2);
vqn2 = vaddq_u16(vqn2, vshll_n_u8(v_ld1, 1));
//水平方向累加和
vs1 = vextq_u16(vqn1, vqn2, 1);
uint16x8_t vtmp = vshlq_n_u16(vqn1, 1);
uint16x8_t v_sum = vaddq_u16(vtmp, vaddq_u16(vs1, vs_1));
uint8x8_t v_rst = vqrshrn_n_u16(v_sum, 4);
vst1_u8(dst + col, v_rst);
vs_1 = vextq_u16(vqn1, vqn2, 7);
vqn1 = vqn2;
}
//最后一組向量計算，為了防止越界讀取數(shù)據(jù)，右側(cè)數(shù)據(jù)只讀取一個
{
uint8x8_t v_ld0 = vld1_lane_u8(src0 + col + 8, v_ld0, 0);
uint8x8_t v_ld1 = vld1_lane_u8(src1 + col + 8, v_ld1, 0);
uint8x8_t v_ld2 = vld1_lane_u8(src2 + col + 8, v_ld2, 0);
uint16x8_t vqn2 = vaddl_u8(v_ld0, v_ld2);
vqn2 = vaddq_u16(vqn2, vshll_n_u8(v_ld1, 1));
vs1 = vextq_u16(vqn1, vqn2, 1);
uint16x8_t vtmp = vshlq_n_u16(vqn1, 1);
uint16x8_t v_sum = vaddq_u16(vtmp, vaddq_u16(vs1, vs_1));
uint8x8_t v_rst = vqrshrn_n_u16(v_sum, 4);
vst1_u8(dst + col, v_rst);
col += 8;
}
//process leftovers...
}
最后剩余的非對齊部分我們使用標(biāo)量進(jìn)行計算。
static inline int32_t Gaussian3x3RowCalcu(const uint8_t *src0, const uint8_t *src1, const uint8_t *src2, uint8_t *dst, int32_t width)
{
// 向量計算部分......
for (; col < width; col++)
{
int32_t idx_l = (col == width - 1) ? width - 2 : col - 1;
int32_t idx_r = (col == width - 1) ? width - 2 : col + 1;
int32_t acc = 0;
acc += (src0[idx_l] + src0[idx_r]);
acc += (src0[col] << 1);
acc += (src1[idx_l] + src1[idx_r]) << 1;
acc += (src1[col] << 2);
acc += (src2[idx_l] + src2[idx_r]);
acc += (src2[col] << 1);
uint16_t res = ((acc + (1 << 3)) >> 4) & 0xFFFF;
dst[col] = CAST_U8(res);
}
return 0;
}
4.3 運(yùn)行結(jié)果
下圖是我們在高通驍龍888平臺上的運(yùn)行結(jié)果，可以看到使用NEON優(yōu)化之后運(yùn)行時間從15.53ms下降到了3.22ms，性能有了4倍多的提升。感興趣的讀者可以自己運(yùn)行下結(jié)果。
編輯：黃飛
工商網(wǎng)監(jiān)
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