OpenCV -加速3x3补丁的SSD计算

Question

作为更大应用程序的一部分，我需要计算以下代码：

ax2 += (int)(25 + 0.5);
ay2 += (int)(25 + 0.5);

bx2 += (int)(25 + 0.5);
by2 += (int)(25 + 0.5);

cx2 += (int)(25 + 0.5);
cy2 += (int)(25 + 0.5);

    for (int ix = -1; ix <= 1; ix++){
        for (int iy = -1; iy <= 1; iy++){
            suma += (grayImage.at<uchar>(ay2 + iy, ax2 + ix) - grayImage.at<uchar>(by2 + iy, bx2 + ix))* grayImage.at<uchar>(ay2 + iy, ax2 + ix) - grayImage.at<uchar>(by2 + iy, bx2 + ix));
}
}

它基本上计算了两个3X3块的平方差之和。

它跑得非常慢。有什么办法加快速度吗？

编辑：

我更改为以下版本：

for (int ix = -1; ix <= 1; ix++){
        for (int iy = -1; iy <= 1; iy++){
            double difa = grayImage.at<uchar>(ay2 + iy, ax2 + ix) - grayImage.at<uchar>(by2 + iy, bx2 + ix);
            suma += (difa)*(difa);
        }
}

它运行得更快，但有什么方法可以进一步改进它吗？

谢谢,

吉尔。

编辑:在注释和答案之后，我不使用以下代码：

//int iy = -1;
     Mi_a = grayImage.ptr<uchar>(ay2 - 1);
     Mi_b = grayImage.ptr<uchar>(by2 - 1);
     Mi_c = grayImage.ptr<uchar>(cy2 - 1);

    difa = Mi_a[ax2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    sumc += (difc)*(difc);



    //int iy=0;
    Mi_a = grayImage.ptr<uchar>(ay2 + 0);
    Mi_b = grayImage.ptr<uchar>(by2 + 0);
    Mi_c = grayImage.ptr<uchar>(cy2 + 0);

    difa = Mi_a[ax2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    sumc += (difc)*(difc);


    //int iy=1
    Mi_a = grayImage.ptr<uchar>(ay2 + 1);
    Mi_b = grayImage.ptr<uchar>(by2 + 1);
    Mi_c = grayImage.ptr<uchar>(cy2 + 1);

    difa = Mi_a[ax2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 - 1] - Mi_b[bx2 - 1];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 0] - Mi_b[bx2 + 0];
    sumc += (difc)*(difc);
    difa = Mi_a[ax2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    suma += (difa)*(difa);
    difc = Mi_c[cx2 + 1] - Mi_b[bx2 + 1];
    sumc += (difc)*(difc);

或者是具有相同运行时间的循环版本：

for (int iy = -1; iy <= 1; iy++)
    {
        const uchar * Mi_a = grayImage.ptr<uchar>(ay2 + iy);
        const uchar * Mi_b = grayImage.ptr<uchar>(by2 + iy);
        const uchar * Mi_c = grayImage.ptr<uchar>(cy2 + iy);
        for (int ix = -1; ix <= 1; ix++)
        {
            double difa = Mi_a[ax2 + ix] - Mi_b[bx2 + ix];
            suma += (difa)*(difa);

            double difc = Mi_c[cx2 + ix] - Mi_b[bx2 + ix];
            sumc += (difc)*(difc);
        }
    }

有什么办法能进一步加快速度吗？

谢谢

Gil

Answer 1

来自OpenCv Mat文档

如果您需要处理整个二维数组，最有效的方法是首先获取指向该行的指针，然后只使用普通的C操作符[]

所以：

for (int iy = -1; iy <= 1; iy++)
{
    const uchar * Mi_a = grayImage.ptr<uchar>(ay2 + iy);
    const uchar * Mi_b = grayImage.ptr<uchar>(by2 + iy);

    for (int ix = -1; ix <= 1; ix++)
    {
        double difa = Mi_a[ax2 + ix] - Mi_b[bx2 + ix]
        suma += (difa)*(difa);
    }    
}