本文主要是介绍opencl 的使用例子fft。，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！
https://www.cnblogs.com/ahfuzhang/p/11083423.html
opencv-3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157
CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0);
2.函数实现
opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315
void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _dst, int flags, int nonzero_rows )
{CV_INSTRUMENT_REGION()#ifdef HAVE_CLAMDFFTCV_OCL_RUN(ocl::haveAmdFft() && ocl::Device::getDefault().type() != ocl::Device::TYPE_CPU &&_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2 && nonzero_rows == 0,ocl_dft_amdfft(_src0, _dst, flags))
#endif#ifdef HAVE_OPENCLCV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2,ocl_dft(_src0, _dst, flags, nonzero_rows))
#endifMat src0 = _src0.getMat(), src = src0;bool inv = (flags & DFT_INVERSE) != 0;int type = src.type();int depth = src.depth();CV_Assert( type == CV_32FC1 || type == CV_32FC2 || type == CV_64FC1 || type == CV_64FC2 );// Fail if DFT_COMPLEX_INPUT is specified, but src is not 2 channels.CV_Assert( !((flags & DFT_COMPLEX_INPUT) && src.channels() != 2) );if( !inv && src.channels() == 1 && (flags & DFT_COMPLEX_OUTPUT) )_dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(depth, 2) );else if( inv && src.channels() == 2 && (flags & DFT_REAL_OUTPUT) )_dst.create( src.size(), depth );else_dst.create( src.size(), type );Mat dst = _dst.getMat();int f = 0;if (src.isContinuous() && dst.isContinuous())f |= CV_HAL_DFT_IS_CONTINUOUS;if (inv)f |= CV_HAL_DFT_INVERSE;if (flags & DFT_ROWS)f |= CV_HAL_DFT_ROWS;if (flags & DFT_SCALE)f |= CV_HAL_DFT_SCALE;if (src.data == dst.data)f |= CV_HAL_DFT_IS_INPLACE;Ptr<hal::DFT2D> c = hal::DFT2D::create(src.cols, src.rows, depth, src.channels(), dst.channels(), f, nonzero_rows);c->apply(src.data, src.step, dst.data, dst.step);
}
3. opencl的调用
#ifdef HAVE_OPENCLCV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2,ocl_dft(_src0, _dst, flags, nonzero_rows))
#endif
ocl的函数实现：
opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:2161
static bool ocl_dft(InputArray _src, OutputArray _dst, int flags, int nonzero_rows)
{int type = _src.type(), cn = CV_MAT_CN(type), depth = CV_MAT_DEPTH(type);Size ssize = _src.size();bool doubleSupport = ocl::Device::getDefault().doubleFPConfig() > 0;if (!(cn == 1 || cn == 2)|| !(depth == CV_32F || (depth == CV_64F && doubleSupport))|| ((flags & DFT_REAL_OUTPUT) && (flags & DFT_COMPLEX_OUTPUT)))return false;// if is not a multiplication of prime numbers { 2, 3, 5 }if (ssize.area() != getOptimalDFTSize(ssize.area()))return false;UMat src = _src.getUMat();bool inv = (flags & DFT_INVERSE) != 0 ? 1 : 0;if( nonzero_rows <= 0 || nonzero_rows > _src.rows() )nonzero_rows = _src.rows();bool is1d = (flags & DFT_ROWS) != 0 || nonzero_rows == 1;FftType fftType = determineFFTType(cn == 1, cn == 2,(flags & DFT_REAL_OUTPUT) != 0, (flags & DFT_COMPLEX_OUTPUT) != 0, inv);UMat output;if (fftType == C2C || fftType == R2C){// complex output_dst.create(src.size(), CV_MAKETYPE(depth, 2));output = _dst.getUMat();}else{// real outputif (is1d){_dst.create(src.size(), CV_MAKETYPE(depth, 1));output = _dst.getUMat();}else{_dst.create(src.size(), CV_MAKETYPE(depth, 1));output.create(src.size(), CV_MAKETYPE(depth, 2));}}bool result = false;if (!inv){int nonzero_cols = fftType == R2R ? output.cols/2 + 1 : output.cols;result = ocl_dft_rows(src, output, nonzero_rows, flags, fftType);if (!is1d)result = result && ocl_dft_cols(output, _dst, nonzero_cols, flags, fftType);}else{if (fftType == C2C){// complex outputresult = ocl_dft_rows(src, output, nonzero_rows, flags, fftType);if (!is1d)result = result && ocl_dft_cols(output, output, output.cols, flags, fftType);}else{if (is1d){result = ocl_dft_rows(src, output, nonzero_rows, flags, fftType);}else{int nonzero_cols = src.cols/2 + 1;result = ocl_dft_cols(src, output, nonzero_cols, flags, fftType);result = result && ocl_dft_rows(output, _dst, nonzero_rows, flags, fftType);}}}return result;
}
4.ocl_dft()里面的row/col的调用函数
函数原型：
static bool ocl_dft_rows(InputArray _src, OutputArray _dst, int nonzero_rows, int flags, int fftType)
static bool ocl_dft_cols(InputArray _src, OutputArray _dst, int nonzero_cols, int flags, int fftType)
看其中一个的源码：
static bool ocl_dft_rows(InputArray _src, OutputArray _dst, int nonzero_rows, int flags, int fftType)
{int type = _src.type(), depth = CV_MAT_DEPTH(type);Ptr<OCL_FftPlan> plan = OCL_FftPlanCache::getInstance().getFftPlan(_src.cols(), depth);return plan->enqueueTransform(_src, _dst, nonzero_rows, flags, fftType, true);
}
5.fft计算的对象池
每个确定尺寸的fft计算之前，需要建立一系列的初始化数据；如果每次计算相同尺寸都建立这些初始化数据，明显很浪费。
于是建立一个对象池，每出现一个fft计算的新尺寸，就缓存一个对象。空间换时间（但是长期运行场景要注意内存消耗）。
Ptr<OCL_FftPlan> OCL_FftPlanCache::getFftPlan(int dft_size, int depth){int key = (dft_size << 16) | (depth & 0xFFFF);std::map<int, Ptr<OCL_FftPlan> >::iterator f = planStorage.find(key);if (f != planStorage.end()){return f->second;}else{Ptr<OCL_FftPlan> newPlan = Ptr<OCL_FftPlan>(new OCL_FftPlan(dft_size, depth));planStorage[key] = newPlan;return newPlan;}}
6. fft对象
opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:1881
struct OCL_FftPlan
初始化在构造函数：OCL_FftPlan(int _size, int _depth)
计算使用这个方法： bool enqueueTransform(InputArray _src, OutputArray _dst, int num_dfts, int flags, int fftType, bool rows = true) const
方法的主要代码是构造核函数的编译参数。
6.1 opencl核函数的编译、绑定参数、执行
enqueueTransform()方法的核心代码如下：
ocl::Kernel k(kernel_name.c_str(), ocl::core::fft_oclsrc, options);if (k.empty())return false;k.args(ocl::KernelArg::ReadOnly(src), ocl::KernelArg::WriteOnly(dst), ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(twiddles), thread_count, num_dfts);return k.run(2, globalsize, localsize, false);
ocl::Kernel 对象用于编译opencl的核函数。
ocl::KernelArg 用于绑定核函数的执行参数。
k.run() 执行核函数。
6.2 核函数的定义
ocl::core::fft_oclsrc 这个常量对象定义了核函数的源码，搜索了所有的.h, .hpp, .cpp都没有找到定义。
源码这部分代码是编译过程生成的。
定义在：
opencv-3.4.3/build/modules/core/opencl_kernels_core.hpp:21
extern struct cv::ocl::internal::ProgramEntry fft_oclsrc;
实现在：
opencv-3.4.3/build/modules/core/opencl_kernels_core.cpp:770
struct cv::ocl::internal::ProgramEntry fft_oclsrc={moduleName, "fft",
"#define SQRT_2 0.707106781188f\n"
看来只是用一个脚本，把opencl的核函数代码转换成为C++字符串而已。
6.3 核函数的定义文件
最终找到opencl fft的核函数的文件：
opencv-3.4.3\modules\core\src\opencl\fft.cl
这里有一个明显的问题，核函数每次调用都要编译一次。并未看见哪里缓存了编译的结果。
7.cv::dft()可能的优化点
- 每次调用核函数都要编译，应该缓存ocl::Kernel对象
- 把C函数的风格修改为面向对象风格，把UMat数据upload/核函数运行/UMat数据download等部分都加入异步队列。使得连续计算多个dft()的时候，可以避免CPU等待GPU的结果。
这篇关于opencl 的使用例子fft。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！
