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我最近开始使用Intel Performance Primitives (IPP)进行图像处理。对于那些还没有听说过 IPP 的人，可以将 IPP 看作是用于图像处理的MKL的类似物，而不是线性代数。

我已经在 OpenCV 中实现了一个有点复杂的视觉系统，我想将一些 OpenCV 例程（例如卷积和 FFT）换成更快的 IPP 例程。我的 OpenCV 代码总是使用cv::Mat图像数据结构。但是，根据 IPP 代码示例，似乎 IPP 更喜欢CIppiImage数据结构。

我的系统在 OpenCV 中进行了几次图像转换，然后我想在 IPP 中做一些事情，然后在 OpenCV 中做更多的工作。这是使 OpenCV 和 IPP 很好地结合在一起的一种天真的方法：

 cv::Mat = load original image
 use OpenCV to do some work on cv::Mat
 write cv::Mat to file

 CIppiImage = read cv::Mat from file //for IPP
 use IPP to do some work on CIppiImage
 write CIppiImage to file

 cv::Mat = read CIppiImage from file
 use OpenCV to do more work on cv::Mat
 write final image to file

但是，这有点乏味，并且读/写文件可能会增加整体执行时间。

我试图让图像处理程序中的 OpenCV 和 IPP 之间的交替更加无缝。这里有几件事可以解决这个问题：

  1. 是否有一个可以将 a 转换为cv::Mat反之亦然CIppiImage的单线器？
  2. 我对cv::Mat实现细节非常熟悉，但对CIppiImage. 是否具有相同cv::Mat的CIppiImage数据布局？如果是这样，我可以做类似于以下演员的事情吗？CIppiImage cimg = (CIppiImage)(&myMat.data[0])?
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有一种干净的方法可以将 OpenCV 数据传递到 IPP 函数中。

如果我们有一个 OpenCV Mat，我们可以*Mat.data[0]转换为一个const Ipp<type>*. 例如，如果我们正在处理 8 位 unsigned char ( 8u) 数据，我们可以插入(const Ipp8u*)&img.data[0]IPP 函数。这是一个使用ippiFilter具有典型Lena图像的函数的示例：

Mat img = imread("./Lena.pgm"); //OpenCV 8U_C1 image
Mat outImg = img.clone(); //allocate space for convolution results

int step = img.cols; //pitch
const Ipp32s kernel[9] = {-1, 0, 1, -1, 0, 1, -1, 0, 1};
IppiSize kernelSize = {3,3};
IppiSize dstRoiSize = {img.cols - kernelSize.width + 1, img.rows - kernelSize.height + 1};
IppiPoint anchor = {2,2};
int divisor = 1;

IppStatus status = ippiFilter_8u_C1R((const Ipp8u*)&img.data[0], step,
                                     (Ipp8u*)&outImg.data[0], step, dstRoiSize,
                                     kernel, kernelSize, anchor, divisor);

当我outImg（从上面的代码）写入文件时，它给出了预期的结果： 在此处输入图像描述

这与我nppiFilter使用相同参数运行 Nvidia 版本时得到的结果相匹配： 在此处输入图像描述

我提到了CIppiImage原始问题中称为的结构。CIppiImage只是一个简单的数组包装器。

于 2012-11-21T02:05:02.573 回答