我想知道opencv是如何对矩阵进行运算的。例如，当我为
编写代码时cv::add (Mat mat1, Mat mat2, Mat &result)
使用两个 for 循环，1000x750 图像大约需要 120-130 毫秒。但是使用 opencv add 函数需要 6-7 毫秒。有谁知道他们的把戏是什么？我想学习它，以便能够编写 opencv 没有的函数。
我在 opencv 中搜索并找到了这两个 .cpp 文件(first、second)，但我不知道我是否在寻找正确的位置。
我只是想知道如何使用这种力量。有人可以帮帮我吗？
谢谢，
最佳答案
您提供的两个 cpp 文件用于 GPU 操作(CUDA 和 OpenCL)。根据您的问题，我认为您正在寻找非 GPU 操作，这是 correct file. .
OpenCV 以其速度而闻名，它来自于他们在代码中所做的大量优化。我只会给其中一些提示。
<强>1。 SIMD 优化
这是 OpenCV 优化的主要来源之一。几乎所有算术运算都经过 SIMD 优化。在您的情况下，SIMD 优化也是更好的选择(OpenCV 已经完成)。根据您的实现水平，它可以将性能提高数倍。所有现代处理器都带有内置的 SIMD 支持(SSE、AVX 等)。
相对于我们普通的C++，它稍微有点复杂。您不是一次只从两个矩阵中添加两个像素，而是同时添加大约 16 个像素(这取决于数据类型)。理论上它提供 16 倍的加速。 Here is a simple example这是我在学习 SIMD 汇编时写的(你可以使用更简单的 Intrinsics)。它没有太多优化(只是为了学习而编写)，仍然提供 20 倍的加速。
同样，为了在 ARM 平台中使用，代码正在优化 NEON(主要由 Nvidia 团队为其 Tegra 处理器贡献)。 Example
<强>2。多线程通过 TBB
另一个重要的是TBB的使用，有人已经在他的回答中提到了它，你必须用TBB编译OpenCV源代码才能实现它。正如他所说，这可能不是一件容易的事。许多功能，如人脸检测等，都在 OpenCV 中进行了 TBB 优化。
OpenCV 还采用了一些其他技术，例如循环展开。 (Example)它提供了轻微的改进。现代编译器已经非常擅长这一点。
您可以阅读 Agner Fog's optimization techniques manuals 有关优化 C++ 代码的更多详细信息。所有这些细节都是相关的。
关于c++ - opencv函数实现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18429837/