vImage具有与普通循环dispatch_apply相同的性能。

Question

这段代码在嵌套循环中运行9600次，每次运行的时间都不到30 is，并且必须在iPhone4S上运行：

vImage_Buffer source = { sourceArea.data, patchSide, patchSide, patchSide };
vImage_Buffer destination = { (uchar*)malloc(patchSide * patchSide * sizeof(uchar)), patchSide, patchSide, patchSide };
vImage_AffineTransform transform = { warpingMatrix(0,0), warpingMatrix(0,1), warpingMatrix(1,0), warpingMatrix(1,1), 0, 0 };

if (vImageAffineWarp_Planar8(&source, &destination, NULL, &transform, 0, kvImageBackgroundColorFill) != kvImageNoError)
{
    NSLog(@"Error in warping!");
}

它看起来没有那么快，因为10x10补丁大约需要0.0002秒。我是不是忽略了一些重大的表演错误？

我想要解决的问题是向后扭曲图像的匹配，这是第一步。该补丁是扭曲64次在64个不同的位置围绕一个点，每一个最大150点。

Answer 1

10x10是一个非常小的图像。您可以轻松地将大部分时间花在开销/ malloc上。仪器的时间跟踪应该有助于确定时间的去向。

4s上的矢量ALU也是5或5s宽度的一半，因此不能提供比标量更大的胜利。

Answer 2

如果能重用缓冲区，可见效果会更快。因此，如果可能的话，在循环之外声明和分配缓冲区(或相关数据)。

unsigned char *sourceData = (unsigned char*)malloc(patchSide * patchSide * sizeof(uchar));
vImage_Buffer source = {sourceData, patchSide, patchSide, patchSide};

unsigned char *destinationData = (unsigned char*)malloc(patchSide * patchSide * sizeof(uchar));
vImage_Buffer destination = {destinationData, patchSide, patchSide, patchSide};

loop{
   //fill sourceData e.g. through memcpy
   memcpy(sourceData, somedata, patchSide * patchSide * sizeof(uchar));

   if (vImageAffineWarp_Planar8(&source, &destination, NULL, &transform, 0, kvImageBackgroundColorFill) != kvImageNoError)
   {
     NSLog(@"Error in warping!");
   }
   //destinationData contains the result
}

Answer 3

在不对代码进行太多更改的情况下，您可能需要进行两项更改来提高性能:使用vImage框架分配源/目标缓冲区和创建临时缓冲区以便在循环中重用。第三个改变可能是改变你的瓷砖大小(见这个答案的结尾)。

vImage/ your框架的文档建议使用vImageBuffer_Init (参见vImage_Utilities.h)初始化缓冲区，以确保实际的缓冲区是

大小和对齐，以获得最佳性能

而不是自己分配内存：

vImage_Buffer buffer;
vImage_Error err = vImageBuffer_Init(&buffer, height, width, 8 * sizeof(pixel), kvImageNoFlags);

在您的例子中，pixel将是Pixel_8，因为您使用的是*_Planar8函数。注意，当您完成buffer.data时，仍然需要释放它。

因此，您应该在循环之外初始化源和目标：

vImage_Buffer source;
vImage_Buffer destination;
vImage_Error err = vImageBuffer_Init(&source, patchSide, patchSide, 8 * sizeof(Pixel_8), kvImageNoFlags);
err = vImageBuffer_Init(&destination, patchSide, patchSide, 8 * sizeof(Pixel_8), kvImageNoFlags);

并将数据从sourceArea.data复制到source.data。请记住，source.rowBytes不太可能等同于source.width。

您还应该创建一个临时缓冲区，以便vImageAffineWarp_Planar8可以在每次迭代中重用它，而不是为每个迭代分配它，因为您将NULL作为第三个参数传递给它。要确定临时缓冲区的大小，您可以像在操作期间一样调用函数，但使用标志kvImageGetTempBufferSize，因为不同的参数/标志可能需要不同的缓冲区大小(参见@constant kvImageGetTempBufferSize in vImage_Types.h)：

size_t tempBufferSize = vImageAffineWarp_Planar8(&source, &destination, NULL, &transform, 0, kvImageBackgroundColorFill | kvImageGetTempBufferSize);

然后将分配临时缓冲区：

void *tempBuffer = malloc(tempBufferSize);

最后，在您的循环中，每次都要使用tempBuf：

if (vImageAffineWarp_Planar8(&source, &destination, &tempBuffer, &transform, 0, kvImageBackgroundColorFill) != kvImageNoError)
{
    NSLog(@"Error in warping!");
}

因此，要重新分配，源、目的地和tempBuf都是在循环之前使用vImageBuffer_Init预先分配的，其中tempBuf的所需大小是通过调用循环中的vImageAffineWarp_Planar8来确定的，但需要使用附加标志kvImageGetTempBufferSize。希望这能加快你的速度！

如果您的算法支持它，最后一件事可能是在更大的块或图像条纹上工作(参见Tiling / Strip Mining and Multithreading节，vImage.h)。