本文主要是介绍从0开始学习NEON(1)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、前言
在上个博客中对NEON有了基础的了解，本文将针对一个图像下采样的例子对NEON进行学习。
学习链接:CPU优化技术 - NEON 开发进阶
上文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42108183/article/details/136412104
2、第一个例子
现在有一张图片，需要对UV通道的数据进行下采样，对于同种类型的数据，相邻的4个元素求和并求均值。示意图如下图所示:
假定图像数据的宽为16的整数倍，如果使用c++代码，可以写出下面的代码:
void DownscaleUv(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{//遍历每一行的数据for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++){ // 偶数行起始位置，uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;// 奇数行起始位置uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;// 存储起始位置uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;// 没一次循环计算没for (int32_t i = 0; i < dst_width; i += 2){// U通道 (u1 + u2 + u3 + u4) / 4dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;// V通道 (v1 + v2 + v3 + v4) / 4dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;}}
}
通过学习向量化编程，我们可知，数据的计算可以利用单指令多数据的方式进行加速，例如上面的例子中的内层循环，下面就使用NEON来试试吧。
3、第2个例子
为了进行向量化加速，首先需要将UV数据分离，将UV数据分离的操作在NEON中很容易进行， 使用vld2交织加载或者储存即可。对于每一行的数据，交织加载的示意图如下。
交织加载的基本原理是按照间隔挑选数据。交织加载的例子如下所示:
void DownscaleUvNeon()
{vector<uint8_t> data; // UVUVUVUVUV...for(int i=0;i<32;i++){data.push_back(i);}// uint8_t *src_ptr0 = (uint8_t *)data.data(); // load 第一行的数据uint8x16x2_t src;src = vld2q_u8(src_ptr0); // 交织读取 16 * 2 的数据,需要两个q寄存器。auto a = src_odd.val[0]; // 一行的U数据vector<uint8_t> show_data(16);vst1q_u8 (show_data.data(),a); // 将U数据顺序储存到内存中// 打印for(auto n : show_data){cout << static_cast<int>(n) << endl; // 0,2,4,6,...}
}
4、第3个例子
对于下UV数据采样来说，在偶数行进行上面的交织加载，再在奇数行上进行同样的操作。奇数行和偶数行相应的数据进行相加再求平均，即可得到最后的结果。代码实现如下：
#include <arm_neon.h>
void DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{//用于加载偶数行的源数据，2组每组16个u8类型数据，（16 * 8) * 2 = 128 * 128, 因此需要两个q寄存器。 uint8x16x2_t v8_src0;//用于加载奇数行的源数据uint8x16x2_t v8_src1;//目的数据变量，需要一个Q寄存器uint8x8x2_t v8_dst;//目前只处理16整数倍部分的结果int32_t dst_width_align = dst_width & (-16); // dst_width & (-16)，最大能够整除16的数。//向量化剩余的部分需要单独处理int32_t remain = dst_width & 15;int32_t i = 0;//外层高度循环，逐行处理for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++){//偶数行源数据地址uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;//奇数行源数据地址uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;//目的数据指针uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;//内层循环，一次16个u8结果输出for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16){//提取数据，进行UV分离v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0); src_ptr0 += 32; // 偶数行进入下一个stridev8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);src_ptr1 += 32; // 奇数行行进入下一个stride//水平两个数据相加uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);//上下两个数据相加，之后求均值v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);//UV通道结果交织存储vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);dst_ptr += 16;}//process leftovers......}
}
5、第4个例子
当图像的宽度不是16的整数倍，需要考虑结尾数据处理，按照链接里面的例子，可以分为以下几种。
1、 padding
也就是将数据补齐到想要的长度，如下图所示，比如我这里需要操作 uint8x8_t的数据，但是我的数据长度只有5，可以将数据的长度填充至8。
2、Overlap
也就是重复利用其中的某些数据，在不填充其他数据的情况下进行，如下图所示，当需要利用uint8x4_t来对下面的数据进行计算时，可以先将04加载到寄存器上，再将36加载到寄存器上操作。
常用第二种方法对结尾数据进行处理，那么图像下采样的数据代码可以写成:
#include <arm_neon.h>void DownscaleUvNeon(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{uint8x16x2_t v8_src0;uint8x16x2_t v8_src1;uint8x8x2_t v8_dst;int32_t dst_width_align = dst_width & (-16); // 最大能够整除16的数。int32_t remain = dst_width & 15; // 需要剩余处理的数据长度int32_t i = 0;for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++){uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;// 处理完宽度为16的整数倍数据了for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16){v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);src_ptr0 += 32;v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);src_ptr1 += 32;uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);dst_ptr += 16;}// process leftover// remain 剩余需要处理的数据长度if (remain > 0){// 从后往前回退一次向量计算需要的数据长度// 有部分数据是之前处理过的，这部分的数据在这里重复计算一次src_ptr0 = src + src_stride * (j * 2) + src_width - 32; src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;dst_ptr = dst + dst_stride * j + dst_width - 16;v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);}}
}
3、 single
将剩余的元素单独处理，就是将剩余的元素利用NEON的只加载一个元素的功能，不推荐使用，因为这里又可能for循环多次。
4、将剩余的元素当作标量处理
也就是将剩下的元素直接使用c语言编程的方式进行计算。
void DownscaleUvNeonScalar(uint8_t *src, uint8_t *dst, int32_t src_width, int32_t src_stride, int32_t dst_width, int32_t dst_height, int32_t dst_stride)
{uint8x16x2_t v8_src0;uint8x16x2_t v8_src1;uint8x8x2_t v8_dst;int32_t dst_width_align = dst_width & (-16);int32_t remain = dst_width & 15;int32_t i = 0;for (int32_t j = 0; j < dst_height; j++){uint8_t *src_ptr0 = src + src_stride * j * 2;uint8_t *src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;uint8_t *dst_ptr = dst + dst_stride * j;for (i = 0; i < dst_width_align; i += 16) // 16 items output at one time{v8_src0 = vld2q_u8(src_ptr0);src_ptr0 += 32;v8_src1 = vld2q_u8(src_ptr1);src_ptr1 += 32;uint16x8_t v16_u_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum0 = vpaddlq_u8(v8_src0.val[1]);uint16x8_t v16_u_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[0]);uint16x8_t v16_v_sum1 = vpaddlq_u8(v8_src1.val[1]);v8_dst.val[0] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_u_sum0, v16_u_sum1), 2);v8_dst.val[1] = vshrn_n_u16(vaddq_u16(v16_v_sum0, v16_v_sum1), 2);vst2_u8(dst_ptr, v8_dst);dst_ptr += 16;}//process leftoversrc_ptr0 = src + src_stride * j * 2;src_ptr1 = src_ptr0 + src_stride;dst_ptr = dst + dst_stride * j;for (int32_t i = dst_width_align; i < dst_width; i += 2){dst_ptr[i] = (src_ptr0[i * 2] + src_ptr0[i * 2 + 2] +src_ptr1[i * 2] + src_ptr1[i * 2 + 2]) / 4;dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;}}
}
6、总结
本次学习中通过一个下采样的例子学习的NEON编程过程中的优势以及将要面临的问题，主要是剩余数据处理的方式，后面将继续深入学习。
/ 4;
dst_ptr[i + 1] = (src_ptr0[i * 2 + 1] + src_ptr0[i * 2 + 3] +src_ptr1[i * 2 + 1] + src_ptr1[i * 2 + 3]) / 4;}
}
}
#### 6、总结本次学习中通过一个下采样的例子学习的NEON编程过程中的优势以及将要面临的问题，主要是剩余数据处理的方式，后面将继续深入学习。
这篇关于从0开始学习NEON(1)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
