OpenCV FAST 检测器答案

【问题标题】：OpenCV FAST detectorOpenCV FAST 检测器
【发布时间】：2016-10-07 23:46:05
【问题描述】：

在我的 main.cpp 中有一段摘录：

Ptr<FastFeatureDetector> fastDetector = FastFeatureDetector::create(80, true);

while (true) {
    Mat image = // get grayscale image 1280x720

    timer.start();
    detector->detect(image, keypoints);
    myfile << "FAST\t" << timer.end() << endl; // timer.end() is how many seconds elapsed since last timer.start()


    keypoints.clear();

    timer.start();
    for (int i = 3; i < image.rows - 3; i++)
    {
        for (int j = 3; j < image.cols - 3; j++)
        {
            if (inspectPoint(image.data, image.cols, i, j)) {
                // this block is never entered
                KeyPoint keypoint(i, j, 3);
                keypoints.push_back(keypoint);
            }
        }
    }
    myfile << "Custom\t" << timer.end() << endl;
    myfile << endl;
    myfile.flush();
    ...
}

myfile 说：

FAST    0.000515495
Custom  0.00221361

FAST    0.000485697
Custom  0.00217653

FAST    0.000490001
Custom  0.00219044

FAST    0.000484373
Custom  0.00216329

FAST    0.000561184
Custom  0.00233214

所以人们会认为inspectPoint() 是一个实际上在做某事的函数。

bool inspectPoint(const uchar* img, int cols, int i, int j) {
    uchar p = img[i * cols + j];
    uchar pt = img[(i - 3)*cols + j];
    uchar pr = img[i*cols + j + 3];
    uchar pb = img[(i + 3)*cols + j];
    uchar pl = img[i*cols + j - 3];

    return cols < pt - pr + pb - pl + i; // just random check so that the optimizer doesn't skip any calculations
}

我使用的是 Visual Studio 2013，优化设置为“完全优化 (/Ox)”。

据我所知，FAST 算法会遍历所有像素？我想它实际上不可能比函数inspectPoint()更快地处理每个像素。

FAST 检测器为何如此之快？或者说，为什么嵌套循环这么慢？

【问题讨论】：

通过快速浏览源代码，fastFeatureDetector 中似乎对 SSE 和 OpenCL 进行了广泛的优化：github.com/Itseez/opencv/blob/master/modules/features2d/src/…
那么，如果我理解正确的话，通过为特定的 CPU 编写代码，您可以获得超过 4 倍的加速吗？或者，FAST 检测器可能会尽可能使用 GPU？这两个似乎都不可信，但我不是专家......
SSE 和 OpenCL 并不特定于任何 CPU。 SSE 利用 CPU 对多条数据同时执行单个指令（计算）的能力。因此，根据 CPU 的架构，这可以将速度提高 2 倍或远远超过 4 倍。 OpenCL 可以利用 GPU，它还可以显着提升某些图像处理操作的性能。
BHawk，如果您可以复制您的评论作为答案，我会接受。也许你也可以看看相关的问题：stackoverflow.com/questions/39920813/…

标签： c++ opencv feature-detection

【解决方案1】：

通过快速浏览源代码，fastFeatureDetector 中似乎对 SSE 和 OpenCL 进行了广泛的优化：github.com/Itseez/opencv/blob/master/modules/features2d/src/‌

SSE 和 OpenCL 并不特定于任何 CPU。 SSE 利用 CPU 对多条数据同时执行单个指令（计算）的能力。因此，根据 CPU 的架构，这可以将速度提高 2 倍或远远超过 4 倍。 OpenCL 可以利用 GPU，它还可以显着提升某些图像处理操作的性能。

【讨论】：