如何向量化这个算法，octave vs matlab速度问题答案

【问题标题】：How to vectorize this algorithm, octave verses matlab speed issue如何向量化这个算法，octave vs matlab速度问题
【发布时间】：2012-12-25 00:01:12
【问题描述】：

背景故事：

这是一个旧脚本，我需要比较同一物体的两张略有不同的图像，以获取相机本身的数据。我用 octave 编写了这个脚本并尝试了它，后来我发现 matlab 用它运行得更快，所以因为我使用 matlab 而不是 octave。我最近决定再次检查八度，我仍然得到 1:1000 的速比。

问题：

如何向量化这个算法？
matlab (verses octave) 是否有办法自动矢量化此代码以将运行速度提高 1000 倍 - 对于 420X420 像素大小的彩色图像，0.1 秒与 100 秒相比？

脚本：

color_depth = 8;
number_of_colors = 3;
number_of_grey_levels = 2^color_depth;
Double_Distribution_0 =zeros(number_of_grey_levels,number_of_grey_levels,number_of_colors);
frame_A = 1+int16(imread('Path\image_A.tif'));
frame_1 = 1+int16(imread('Path\image_1.tif'));
[height,width]=size(frame_A(:,:,1));
number_of_pixels = width*height;

for k = 1:number_of_colors
    tic
    for i = 1:height
        for j = 1:width
                Double_Distribution_0(frame_1(i,j,k),frame_A(i,j,k),k) = 1 + Double_Distribution_0(frame_1(i,j,k),frame_A(i,j,k),k);
        end
    end
   toc
end

【问题讨论】：

您尝试过任何建议的解决方案吗？如果您觉得您的问题已经解决，请随时接受答案。

标签： matlab octave vectorization

【解决方案1】：

1) 是的，您可以按照 Shai 的解释对代码进行矢量化。但是，请注意他的解决方案缺少 frame_1 和 frame_A 上的颜色索引。这应该可以解决问题：

for k=1:number_of_colors
    f_1 = frame_1(:,:,k);
    f_A = frame_A(:,:,k);
    Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray( {f_1(:), f_A(:)}, 1,...
                                   [number_of_grey_levels, number_of_grey_levels] );

end

2) Matlab 比 Octave 快很多倍的原因在于，自 6.5 版以来，Matlab 使用 JIT 编译器大大加快了简单的 for 循环等。如果您不熟悉 JIT 是什么，请查看 here。最后我检查了一下，Octave 仍在开发他们自己的 JIT，但我认为这还需要一段时间 :-)。

您的 Octave 版本是否会从上述代码中受益取决于他们在 Octave 中的编写方式。我希望有很大的好处。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我正确理解您的代码，它的作用是构建两个帧的联合颜色分布的 2D 直方图。

for k=1:number_of_colors
     Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray( {frame_1(:), frame_A(:)}, 1,...
                               [number_of_grey_levels, number_of_grey_levels] );
end

【讨论】：

【解决方案3】：

感谢你们两位的快速回复。

不知何故，部分语法不起作用，但当我将其缩短为：

Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray({frame_1(:,:,k),frame_A(:,:,k)},1);

我得到了我想要的（将结果与旧代码进行比较），在这种情况下，八度音程的运行时间仅比 matlab 高约 2 倍。

【讨论】：