OpenCV -- 使用forEach进行并行像素访问

OpenCV中使用forEach进行并行像素访问

在本教程中，我们将比较Mat类的forEach方法的性能和访问和转换OpenCV中像素值的其他方式。 我们将展示如何使用at方法甚至高效地使用指针算法，forEach比使用at方法快得多。

OpenCV中有隐藏的宝石，有时不是很知名。 其中一个隐藏的宝石是Mat类的forEach方法，它利用机器上的所有内核在每个像素上应用任何函数。

让我们先定义一个函数complexThreshold。 它采用一个RGB像素值并对其应用一个复杂的阈值。

// Define a pixel 
typedef Point3_<uint8_t> Pixel;

// A complicated threshold is defined so 
// a non-trivial amount of computation 
// is done at each pixel. 
void complicatedThreshold(Pixel &pixel)
{
  if (pow(double(pixel.x)/10,2.5) > 100)
  {
    pixel.x = 255;
    pixel.y = 255;
    pixel.z = 255;
  }
  else
  {
    pixel.x = 0;
    pixel.y = 0;
    pixel.z = 0;
  }
}

与简单的阈值相比，这个函数在计算上要重得多。 这样，我们不仅仅是测试像素访问时间，而且每个像素操作的计算量都很大时，forEach如何使用所有内核。

接下来，我们将通过四种不同的方式将这个函数应用到图像中的每个像素，并检查相关的性能。

方法1：使用at方法的朴素像素访问

Mat类有一个方便的方法来访问图像中位置（行，列）的像素。 以下代码使用at方法来访问每个像素并将复杂的阈值应用于它。

// Naive pixel access
// Loop over all rows
for (int r = 0; r < image.rows; r++)
{
  // Loop over all columns
  for ( int c = 0; c < image.cols; c++)
  {
    // Obtain pixel at (r, c)
    Pixel pixel = image.at<Pixel>(r, c);
    // Apply complicatedTreshold
    complicatedThreshold(pixel);
    // Put result back
    image.at<Pixel>(r, c) = pixel;
  }

}

上面的方法被认为是低效的，因为每次我们调用at方法时，内存中像素的位置正在被计算。 这涉及乘法操作。 不使用像素位于连续的存储器块中的事实。

方法2：使用指针算法进行像素访问

在OpenCV中，一行中的所有像素都存储在一个连续的内存块中。 如果使用create创建了Mat对象，则所有像素都存储在一个连续的内存块中。 由于我们正在从磁盘读取图像，imread使用create方法，因此我们可以简单地使用不需要乘法的指针运算来遍历所有像素。

代码如下所示。

// Using pointer arithmetic

// Get pointer to first pixel
Pixel* pixel = image1.ptr<Pixel>(0,0);

// Mat objects created using the create method are stored
// in one continous memory block.
const Pixel* endPixel = pixel + image1.cols * image1.rows;
// Loop over all pixels
for (; pixel != endPixel; pixel++)
{
  complicatedThreshold(*pixel);
}

方法3：使用forEach

Mat类的forEach方法接受一个函数操作符。 用法是

void cv::Mat::forEach   (const Functor &operation)

了解上述用法的最简单的方法是通过下面的示例。 我们定义了一个用于forEach的函数对象（Operator）。

// Parallel execution with function object.
struct Operator
{
  void operator ()(Pixel &pixel, const int * position) const
  {
    // Perform a simple threshold operation
    complicatedThreshold(pixel);
  }
};

调用forEach很简单，只需要一行代码即可完成

// Call forEach
image2.forEach<Pixel>(Operator());

方法4：在C ++ 11 Lambda中使用forEach

image3.forEach<Pixel>
(
  [](Pixel &pixel, const int * position) -> void
  {
    complicatedThreshold(pixel);
  }
);

比较forEach的性能

复杂阈值函数连续五次应用于大小为9000 x 6750的大图像的所有像素。 实验中使用的2.5 GHz Intel Core i7处理器有四个内核。 以下时间已经获得。 请注意，使用forEach比使用Naive Pixel Access或Pointer Arithmetic方法快五倍。

Method Type	Time ( milliseconds )
Naive Pixel Access	6656
Pointer Arithmetic	6575
forEach	1221
forEach (C++11 Lambda)	1272

我已经在OpenCV中编写了十多年的代码，每当我必须编写访问像素的优化代码时，我都会使用指针算法而不是naive 的方法。 不过，在写这篇博文的时候，我惊讶地发现，即使是大图片，这两种方法之间似乎也没有什么区别。

完整代码：

// Include OpenCV header
#include <opencv2/opencv.hpp>

// Use cv and std namespaces
using namespace cv;
using namespace std;

// Define a pixel
typedef Point3_<uint8_t> Pixel;

// tic is called to start timer
void tic(double &t)
{
    t = (double)getTickCount();
}

// toc is called to end timer
double toc(double &t)
{
    return ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();
}

void complicatedThreshold(Pixel &pixel)
{
    if (pow(double(pixel.x) / 10, 2.5) > 100)
    {
        pixel.x = 255;
        pixel.y = 255;
        pixel.z = 255;
    }
    else
    {
        pixel.x = 0;
        pixel.y = 0;
        pixel.z = 0;
    }
}



// Parallel execution with function object.
struct Operator
{
    void operator ()(Pixel &pixel, const int * position) const
    {
        // Perform a simple threshold operation
        complicatedThreshold(pixel);
    }
};


int main(int argc, char** argv)
{
    // Read image
    Mat image = imread("butterfly.jpg");

    // Scale image 30x
    resize(image, image, Size(), 30, 30);

    // Print image size
    cout << "Image size " << image.size() << endl;

    // Number of trials
    int numTrials = 5;

    // Print number of trials
    cout << "Number of trials : " << numTrials << endl;

    // Make two copies
    Mat image1 = image.clone();
    Mat image2 = image.clone();
    Mat image3 = image.clone();

    // Start timer
    double t;
    tic(t);

    for (int n = 0; n < numTrials; n++)
    {
        // Naive pixel access
        // Loop over all rows
        for (int r = 0; r < image.rows; r++)
        {
            // Loop over all columns
            for (int c = 0; c < image.cols; c++)
            {
                // Obtain pixel at (r, c)
                Pixel pixel = image.at<Pixel>(r, c);
                // Apply complicatedTreshold
                complicatedThreshold(pixel);
                // Put result back
                image.at<Pixel>(r, c) = pixel;
            }

        }
    }

    cout << "Naive way: " << toc(t) << endl;


    // Start timer
    tic(t);

    // image1 is guaranteed to be continous, but
    // if you are curious uncomment the line below
    // cout << "Image 1 is continous : " << image1.isContinuous() << endl;

    for (int n = 0; n < numTrials; n++)
    {
        // Get pointer to first pixel
        Pixel* pixel = image1.ptr<Pixel>(0, 0);

        // Mat objects created using the create method are stored
        // in one continous memory block.
        const Pixel* endPixel = pixel + image1.cols * image1.rows;

        // Loop over all pixels
        for (; pixel != endPixel; pixel++)
        {
            complicatedThreshold(*pixel);
        }


    }
    cout << "Pointer Arithmetic " << toc(t) << endl;
    tic(t);

    for (int n = 0; n < numTrials; n++)
    {
        image2.forEach<Pixel>(Operator());
    }
    cout << "forEach : " << toc(t) << endl;

#if __cplusplus >= 201103L || (__cplusplus < 200000 && __cplusplus > 199711L)
    tic(t);

    for (int n = 0; n < numTrials; n++)
    {
        // Parallel execution using C++11 lambda.
        image3.forEach<Pixel>
            (
                [](Pixel &pixel, const int * position) -> void
        {
            complicatedThreshold(pixel);
        }
        );
    }
    cout << "forEach C++11 : " << toc(t) << endl;

#endif

    return EXIT_SUCCESS;
}

 

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