同时对图像进行重新排序和旋转的高效方法

Question

为了快速加载jpeg，我为turbojpeg实现了一个.mex-wrapper，以便高效地将(大的)jpeg读取到MATLAB中。对于4000x3000px的图像，实际解码只需要大约120ms(而不是5ms)。但是，像素排序是RGBRGBRGB...，而MATLAB需要一个W x H x 3矩阵，它在内存中是一个W*H*3数组，其中第一个WH项对应于红色，第二个WH项对应于绿色，最后一个WH项对应于蓝色。此外，图像围绕轴从左上角到右下角进行镜像。

重排循环的简单实现如下：

// buffer contains mirrored and scrambled output of turbojpe
// outImg contains image matrix for use in MATLAB
// imgSize is an array containing {H,W,3}
for(int j=0; j<imgSize[1]; j++) {
    for(int i=0; i<imgSize[0]; i++) {
        curIdx = j*imgSize[0] + i;
        curBufIdx = (i*imgSize[1] + j)*3;
        outImg[curIdx] = buffer[curBufIdx++];
        outImg[curIdx + imgSize[0]*imgSize[1] ] = buffer[curBufIdx++];
        outImg[curIdx + 2*imgSize[0]*imgSize[1] ] = buffer[curBufIdx];    
    }
}

它可以工作，但它需要大约120ms (不是20ms)，大约与实际解码的时间一样长。关于如何让这段代码更有效率有什么建议吗？

由于一个bug，我更新了处理时间。

Answer 1

编辑: turbojpeg 99%的C库将存储图像的行长，这意味着如果你从得到一个3xWH(一个二维数组)，你可以把它当做一个3xWxH(上面预期的输入)。在这个表示中，像素读过然后向下读。你需要把它们读下来，然后在MATLAB中读懂。您还需要转换像素顺序(RGBRGBRGB...)到平面顺序(RRRR....GGGGG....BBBBB...)。解决方案是permute(reshape(I,3,W,H),[3 2 1])。

在这种情况下，MATLAB的permute命令可能会比你在短时间内手工编写的任何东西都要快(至少比显示的循环快50% )。我通常会避开使用mexCallMATLAB的解决方案，但我认为这可能是一个例外。但是，输入的是mxArray，这可能不方便。无论如何，这里是如何做一个permute(I,[3 2 1])

#include "mex.h"

int computePixelCtoPlanarMATLAB(mxArray*& imgPermuted, const mxArray* img)
{
    mxArray *permuteRHSArgs[2];
    // img must be row-major (across first), pixel order (RGBRGBRGB...)
    permuteRHSArgs[0] = const_cast<mxArray*>(img);
    permuteRHSArgs[1] = mxCreateDoubleMatrix(1,3,mxREAL);

    // output is col-major, planar order (rows x cols x 3)
    double *p = mxGetPr(permuteRHSArgs[1]);
    p[0] = 3;
    p[1] = 2;
    p[2] = 1;

    return mexCallMATLAB(1, &imgPermuted, 2, permuteRHSArgs, "permute");
}

void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] ) {
    // do some argument checking first (not shown)
    // ...

    computePixelCtoPlanarMATLAB(plhs[0], prhs[0]);
}

或者在MATLAB中自己给permute(I,[3 2 1])打电话。

第一个从3xWH到3xWxH的reshape怎么样？只需告诉代码它实际上是3xWxH！reshape 不移动数据缓冲区--它只是告诉MATLAB将给定的数据缓冲区视为特定的大小。