加速图像处理的神器: INTEL ISPC编译器 迁移图像旋转算法 - 从C代码双精度到 ISPC双精度

Posted 2021-05-12 帅的发光发亮

从C代码双精度到 ISPC双精度

• 图像旋转的算法
• • 通用二维基准点旋转
• MSVC版 C代码的实现
• ISPC版 C代码的实现
• 性能比对

ISPC官方例程里有很多ISPC和MSVC编译器生成代码性能对比的例子， 这次用个自己写的简单的图像旋转的算法来试试。

图像旋转的算法

通用二维基准点旋转

当图形软件包仅提供绕坐标系原点旋转函数时，我们可通过完成下列 平移-旋转-平移操作序列来实现绕任何选定的 基准点（ xr, yr)的旋转。

1. 平移对象使基准点位置移动到坐标原点；
2. 绕坐标原点旋转；
3. 平移对象使基准点回到其原始位置

图里的公式，用旋转后的坐标乘以旋转矩阵，就可以得到旋转前的采样坐标位置点。

这个变换序列如图所示。利用矩阵合并可以得到该序列的复合变换矩阵方程：

可以使用下列形式表示：

采样点坐标因为矩阵乘法里包含三角函数的原因，得到的是一个包含小数的坐标，这时候要基于采样点四周的四个点的颜色做一个双线性插值滤波，计算出采样点坐标的颜色

MSVC版 C代码的实现

// *srcImg, 输入灰度图像的像素buffer, 颜色为8bit灰度图像 
// *dstImg, 旋转后图像的buffer，8bit灰度，图像的长宽和srcImg相等
// center_x, center_y, 旋转点的坐标位置
// Width, Height, srcImg和dstImg的长宽
// float RotationAngle   旋转角度
void image_rotate_double(const unsigned char *srcImg, unsigned char *dstImg, float center_x, float center_y, int Width, int Height, float RotationAngle)
{
	double angle = (double)RotationAngle*M_PI / 180.0;
	double alpha = cos(angle);
	double beta = sin(angle);
	double m[6];
 
	m[0] = alpha;
	m[1] = -beta;
	m[2] = (1.0 - alpha) * (double)center_x + beta * (double)center_y;
	m[3] = beta;
	m[4] = alpha;
	m[5] = (1.0 - alpha) * (double)center_y - beta * (double)center_x;
 
	for (int row = 0; row < Height; row++)
		for (int col = 0; col < Width; col++) {
			double x, y;
			int leftX, rightX, topY, bottomY;
			double w00, w01, w10, w11;
			double fxy;
 
			//计算采样点坐标
			x = m[0] * (double)col + m[1] * (double)row + m[2];
			y = m[3] * (double)col + m[4] * (double)row + m[5];
 
			leftX = floor(x);
			topY = floor(y);
			rightX = leftX + 1.0;
			bottomY = topY + 1.0;
 
			//采样点四周四个点的权重
			w11 = fabs(x - leftX)*fabs(y - topY);
			w01 = fabs(1.0 - (x - leftX))*fabs(y - topY);
			w10 = fabs(x - leftX)*fabs(1 - (y - topY));
			w00 = fabs(1.0 - (x - leftX))*fabs(1.0 - (y - topY));
 
			//判断采样点是不是在srcImg的有效范围里
			if ((int)leftX >= 0 && (int)rightX < Width && (int)topY >= 0 && (int)bottomY < Height) {
				fxy = (double)srcImg[topY*Width + leftX] * w00 + 
				      (double)srcImg[bottomY*Width + leftX] * w01 +
					  (double)srcImg[topY*Width + rightX] * w10 + 
					  (double)srcImg[bottomY*Width + rightX] * w11;
 
				//计算结束后把像素clip到[0,255]之间
				fxy = round(fxy);
				if (fxy < 0)
					fxy = 0;
				if (fxy > 255)
					fxy = 255;
 
				dstImg[row*Width + col] = (unsigned char)(fxy);
			}
			else
				dstImg[row*Width + col] = 0;
		};
};

运行一下，外面加了个for循环循环180次，旋转角度从0开始一度一度转到180度，

MSVC Win64 Release模式下耗时: 4301ms

ISPC版 C代码的实现

#define M_PI_D 3.14159265358979323846d
 
export void image_rotate_double_ispc(uniform const uint8 srcImg[], uniform uint8 dstImg[], uniform float center_x,uniform float center_y, uniform int Width, uniform int Height, uniform float RotateDegree)
{
	uniform double angle = (double)RotateDegree*M_PI_D / 180.0;
	uniform double alpha = cos(angle);
	uniform double beta = sin(angle);
	uniform double m[6];
 
	m[0] = alpha;
	m[1] = -beta;
	m[2] = (1.0 - alpha) * (double)center_x + beta * (double)center_y ;
	m[3] = beta;
	m[4] = alpha;
	m[5] = (1.0 - alpha) * (double)center_y - beta * (double)center_x;
 
	for (uniform int row = 0; row < Height; row++)
		foreach (col = 0 ... Width) {
			double x, y;
			int leftX, rightX, topY, bottomY;
			double w00, w01, w10, w11;
			double fxy;
 
			x = m[0] * (double)col + m[1] * (double)row + m[2];
			y = m[3] * (double)col + m[4] * (double)row + m[5];
 
			leftX = floor(x);
			topY = floor(y);
			rightX = leftX + 1.0;
			bottomY = topY + 1.0;
 
			w11 = abs(x - leftX)*abs(y - topY);
			w01 = abs(1.0 - (x - leftX))*abs(y - topY);
			w10 = abs(x - leftX)*abs(1 - (y - topY));
			w00 = abs(1.0 - (x - leftX))*abs(1.0 - (y - topY));
 
			if ((int)leftX >= 0 && (int)rightX < Width && (int)topY >= 0 && (int)bottomY < Height) {
				fxy = (double)srcImg[topY * Width+ leftX] * w00 + 
					  (double)srcImg[bottomY * Width+ leftX] * w01 + 
					  (double)srcImg[topY*Width+ rightX]*w10 +
					  (double)srcImg[bottomY*Width+ rightX]*w11;
 
				fxy = round(fxy);
				if (fxy < 0)
					fxy = 0;
				if (fxy > 255)
					fxy = 255;
 
				dstImg[row*Width+ col] = (uint8)(fxy);
			}
			else
				dstImg[row*Width + col] = 0;
		};
};

代码改动的对比

可以看到改动非常的简单

1. 函数声明的地方要加export, 告诉ISPC编译器，这个函数是供外部程序调用的
2. ISPC不支持unsigned char的声明，需要全部改为uint8
3. 指针的声明 * 变成了[]
4. 不需要并行化的数据声明要加uniform前缀
5. 需要并行化的for循环改为foreach
6. 最后是把math.h的fabs()改为ISPC的数学函数abs()
7. 编译运行一下，for循环循环调用180次，旋转角度从0开始一度一度转到180度，

ISPC 版代码下耗时: 1148ms

性能比对

MSVC在对于比较复杂的算法，自动矢量化的编译就会失败，改为SISD (单指令单数据）的处理方式。对于支持AVX2的机器来说，一个ymm寄存器的宽度是256bit, 一个double数据类型是64bit, 所以使用AVX2 SIMD来处理数据会得到256/64=4X的理论性能提升

用了ISPC编译以后，虽然代码还是以单指令单数据的方式写的，但是生成的是SIMD版本，性能的提升是

4301ms/1148ms = 3.74X

我已经非常满意了，没有写任何SIMD汇编，仅仅C代码级的重编译就可以得到3.74X的性能提升， 已经非常接近于4X的理论性能提升了。