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Merge pull request #8843 from terfendail:resizenn_patch
This commit is contained in:
Vadim Pisarevsky
commit
e72e34ec36
@ -417,6 +417,300 @@ private:
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resizeNNInvoker& operator=(const resizeNNInvoker&);
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resizeNNInvoker& operator=(const resizeNNInvoker&);
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};
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};
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#if CV_AVX2
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class resizeNNInvokerAVX4 :
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public ParallelLoopBody
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{
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public:
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resizeNNInvokerAVX4(const Mat& _src, Mat &_dst, int *_x_ofs, int _pix_size4, double _ify) :
|
||||||
|
ParallelLoopBody(), src(_src), dst(_dst), x_ofs(_x_ofs), pix_size4(_pix_size4),
|
||||||
|
ify(_ify)
|
||||||
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{
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}
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#pragma optimization_parameter target_arch=AVX
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virtual void operator() (const Range& range) const
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{
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||||||
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Size ssize = src.size(), dsize = dst.size();
|
||||||
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int y, x, pix_size = (int)src.elemSize();
|
||||||
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int width = dsize.width;
|
||||||
|
int avxWidth = width - (width & 0x7);
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||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) mask = _mm256_set1_epi32(-1);
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||||||
|
if(((int64)(dst.data + dst.step) & 0x1f) == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
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for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
||||||
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{
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||||||
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uchar* D = dst.data + dst.step*y;
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||||||
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uchar* Dstart = D;
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int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
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const uchar* S = src.data + sy*src.step;
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||||||
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#pragma unroll(4)
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||||||
|
for(x = 0; x < avxWidth; x += 8)
|
||||||
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{
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||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr = (__m256i*)(x_ofs + x);
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__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices = _mm256_lddqu_si256(addr);
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||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S, indices, 1);
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||||||
|
_mm256_maskstore_epi32((int*)D, mask, pixels);
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D += 32;
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}
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for(; x < width; x++)
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||||||
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{
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*(int*)(Dstart + x*4) = *(int*)(S + x_ofs[x]);
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}
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}
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}
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||||||
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else
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{
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for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
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{
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|
uchar* D = dst.data + dst.step*y;
|
||||||
|
uchar* Dstart = D;
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||||||
|
int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
|
const uchar* S = src.data + sy*src.step;
|
||||||
|
#pragma unroll(4)
|
||||||
|
for(x = 0; x < avxWidth; x += 8)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr = (__m256i*)(x_ofs + x);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices = _mm256_lddqu_si256(addr);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S, indices, 1);
|
||||||
|
_mm256_storeu_si256((__m256i*)D, pixels);
|
||||||
|
D += 32;
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|
}
|
||||||
|
for(; x < width; x++)
|
||||||
|
{
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||||||
|
*(int*)(Dstart + x*4) = *(int*)(S + x_ofs[x]);
|
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}
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|
}
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|
}
|
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|
}
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private:
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const Mat src;
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|
Mat dst;
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|
int* x_ofs, pix_size4;
|
||||||
|
double ify;
|
||||||
|
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX4(const resizeNNInvokerAVX4&);
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX4& operator=(const resizeNNInvokerAVX4&);
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
class resizeNNInvokerAVX2 :
|
||||||
|
public ParallelLoopBody
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public:
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX2(const Mat& _src, Mat &_dst, int *_x_ofs, int _pix_size4, double _ify) :
|
||||||
|
ParallelLoopBody(), src(_src), dst(_dst), x_ofs(_x_ofs), pix_size4(_pix_size4),
|
||||||
|
ify(_ify)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma optimization_parameter target_arch=AVX
|
||||||
|
virtual void operator() (const Range& range) const
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Size ssize = src.size(), dsize = dst.size();
|
||||||
|
int y, x, pix_size = (int)src.elemSize();
|
||||||
|
int width = dsize.width;
|
||||||
|
//int avxWidth = (width - 1) - ((width - 1) & 0x7);
|
||||||
|
int avxWidth = width - (width & 0xf);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) mask = _mm256_set1_epi32(-1);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) shuffle_mask = _mm256_set_epi8(15,14,11,10,13,12,9,8,7,6,3,2,5,4,1,0,
|
||||||
|
15,14,11,10,13,12,9,8,7,6,3,2,5,4,1,0);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) permute_mask = _mm256_set_epi32(7, 5, 3, 1, 6, 4, 2, 0);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) shift_shuffle_mask = _mm256_set_epi8(13,12,15,14,9,8,11,10,5,4,7,6,1,0,3,2,
|
||||||
|
13,12,15,14,9,8,11,10,5,4,7,6,1,0,3,2);
|
||||||
|
if(((int64)(dst.data + dst.step) & 0x1f) == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
||||||
|
{
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||||||
|
uchar* D = dst.data + dst.step*y;
|
||||||
|
uchar* Dstart = D;
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||||||
|
int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
|
const uchar* S = src.data + sy*src.step;
|
||||||
|
const uchar* S2 = S - 2;
|
||||||
|
#pragma unroll(4)
|
||||||
|
for(x = 0; x < avxWidth; x += 16)
|
||||||
|
{
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||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr = (__m256i*)(x_ofs + x);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices = _mm256_lddqu_si256(addr);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels1 = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S, indices, 1);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr2 = (__m256i*)(x_ofs + x + 8);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices2 = _mm256_lddqu_si256(addr2);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels2 = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S2, indices2, 1);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) unpacked = _mm256_blend_epi16(pixels1, pixels2, 0xaa);
|
||||||
|
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) bytes_shuffled = _mm256_shuffle_epi8(unpacked, shuffle_mask);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) ints_permuted = _mm256_permutevar8x32_epi32(bytes_shuffled, permute_mask);
|
||||||
|
_mm256_maskstore_epi32((int*)D, mask, ints_permuted);
|
||||||
|
D += 32;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for(; x < width; x++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
*(ushort*)(Dstart + x*2) = *(ushort*)(S + x_ofs[x]);
|
||||||
|
}
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|
}
|
||||||
|
}
|
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|
else
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{
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|
for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
uchar* D = dst.data + dst.step*y;
|
||||||
|
uchar* Dstart = D;
|
||||||
|
int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
|
const uchar* S = src.data + sy*src.step;
|
||||||
|
const uchar* S2 = S - 2;
|
||||||
|
#pragma unroll(4)
|
||||||
|
for(x = 0; x < avxWidth; x += 16)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr = (__m256i*)(x_ofs + x);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices = _mm256_lddqu_si256(addr);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels1 = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S, indices, 1);
|
||||||
|
const __m256i CV_DECL_ALIGNED(64) *addr2 = (__m256i*)(x_ofs + x + 8);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) indices2 = _mm256_lddqu_si256(addr2);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels2 = _mm256_i32gather_epi32((const int*)S2, indices2, 1);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) unpacked = _mm256_blend_epi16(pixels1, pixels2, 0xaa);
|
||||||
|
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) bytes_shuffled = _mm256_shuffle_epi8(unpacked, shuffle_mask);
|
||||||
|
__m256i CV_DECL_ALIGNED(64) ints_permuted = _mm256_permutevar8x32_epi32(bytes_shuffled, permute_mask);
|
||||||
|
_mm256_storeu_si256((__m256i*)D, ints_permuted);
|
||||||
|
D += 32;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for(; x < width; x++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
*(ushort*)(Dstart + x*2) = *(ushort*)(S + x_ofs[x]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private:
|
||||||
|
const Mat src;
|
||||||
|
Mat dst;
|
||||||
|
int* x_ofs, pix_size4;
|
||||||
|
double ify;
|
||||||
|
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX2(const resizeNNInvokerAVX2&);
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX2& operator=(const resizeNNInvokerAVX2&);
|
||||||
|
};
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
|
||||||
|
#if CV_SSE4_1
|
||||||
|
class resizeNNInvokerSSE2 :
|
||||||
|
public ParallelLoopBody
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public:
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE2(const Mat& _src, Mat &_dst, int *_x_ofs, int _pix_size4, double _ify) :
|
||||||
|
ParallelLoopBody(), src(_src), dst(_dst), x_ofs(_x_ofs), pix_size4(_pix_size4),
|
||||||
|
ify(_ify)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma optimization_parameter target_arch=SSE4.2
|
||||||
|
virtual void operator() (const Range& range) const
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Size ssize = src.size(), dsize = dst.size();
|
||||||
|
int y, x, pix_size = (int)src.elemSize();
|
||||||
|
int width = dsize.width;
|
||||||
|
int sseWidth = width - (width & 0x7);
|
||||||
|
for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
uchar* D = dst.data + dst.step*y;
|
||||||
|
uchar* Dstart = D;
|
||||||
|
int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
|
const uchar* S = src.data + sy*src.step;
|
||||||
|
__m128i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels = _mm_set1_epi16(0);
|
||||||
|
for(x = 0; x < sseWidth; x += 8)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ushort imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 0]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 0);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 1]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 1);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 2]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 2);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 3]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 3);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 4]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 4);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 5]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 5);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 6]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 6);
|
||||||
|
imm = *(ushort*)(S + x_ofs[x + 7]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi16(pixels, imm, 7);
|
||||||
|
_mm_storeu_si128((__m128i*)D, pixels);
|
||||||
|
D += 16;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for(; x < width; x++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
*(ushort*)(Dstart + x*2) = *(ushort*)(S + x_ofs[x]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private:
|
||||||
|
const Mat src;
|
||||||
|
Mat dst;
|
||||||
|
int* x_ofs, pix_size4;
|
||||||
|
double ify;
|
||||||
|
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE2(const resizeNNInvokerSSE2&);
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE2& operator=(const resizeNNInvokerSSE2&);
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
class resizeNNInvokerSSE4 :
|
||||||
|
public ParallelLoopBody
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public:
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE4(const Mat& _src, Mat &_dst, int *_x_ofs, int _pix_size4, double _ify) :
|
||||||
|
ParallelLoopBody(), src(_src), dst(_dst), x_ofs(_x_ofs), pix_size4(_pix_size4),
|
||||||
|
ify(_ify)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
}
|
||||||
|
#pragma optimization_parameter target_arch=SSE4.2
|
||||||
|
virtual void operator() (const Range& range) const
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Size ssize = src.size(), dsize = dst.size();
|
||||||
|
int y, x, pix_size = (int)src.elemSize();
|
||||||
|
int width = dsize.width;
|
||||||
|
int sseWidth = width - (width & 0x3);
|
||||||
|
for(y = range.start; y < range.end; y++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
uchar* D = dst.data + dst.step*y;
|
||||||
|
uchar* Dstart = D;
|
||||||
|
int sy = std::min(cvFloor(y*ify), ssize.height-1);
|
||||||
|
const uchar* S = src.data + sy*src.step;
|
||||||
|
__m128i CV_DECL_ALIGNED(64) pixels = _mm_set1_epi16(0);
|
||||||
|
for(x = 0; x < sseWidth; x += 4)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
int imm = *(int*)(S + x_ofs[x + 0]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi32(pixels, imm, 0);
|
||||||
|
imm = *(int*)(S + x_ofs[x + 1]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi32(pixels, imm, 1);
|
||||||
|
imm = *(int*)(S + x_ofs[x + 2]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi32(pixels, imm, 2);
|
||||||
|
imm = *(int*)(S + x_ofs[x + 3]);
|
||||||
|
pixels = _mm_insert_epi32(pixels, imm, 3);
|
||||||
|
_mm_storeu_si128((__m128i*)D, pixels);
|
||||||
|
D += 16;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
for(; x < width; x++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
*(int*)(Dstart + x*4) = *(int*)(S + x_ofs[x]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private:
|
||||||
|
const Mat src;
|
||||||
|
Mat dst;
|
||||||
|
int* x_ofs, pix_size4;
|
||||||
|
double ify;
|
||||||
|
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE4(const resizeNNInvokerSSE4&);
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE4& operator=(const resizeNNInvokerSSE4&);
|
||||||
|
};
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
|
||||||
static void
|
static void
|
||||||
resizeNN( const Mat& src, Mat& dst, double fx, double fy )
|
resizeNN( const Mat& src, Mat& dst, double fx, double fy )
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -435,8 +729,42 @@ resizeNN( const Mat& src, Mat& dst, double fx, double fy )
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
Range range(0, dsize.height);
|
Range range(0, dsize.height);
|
||||||
resizeNNInvoker invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
|
#if CV_AVX2
|
||||||
parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
|
if(checkHardwareSupport(CV_CPU_AVX2) && ((pix_size == 2) || (pix_size == 4)))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(pix_size == 2)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX2 invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
|
||||||
|
parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (pix_size == 4)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
resizeNNInvokerAVX4 invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
|
||||||
|
parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
#if CV_SSE4_1
|
||||||
|
if(checkHardwareSupport(CV_CPU_SSE4_1) && ((pix_size == 2) || (pix_size == 4)))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(pix_size == 2)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
resizeNNInvokerSSE2 invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
|
||||||
|
parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
|
||||||
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}
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else if(pix_size == 4)
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{
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resizeNNInvokerSSE4 invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
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parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
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}
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}
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else
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#endif
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{
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resizeNNInvoker invoker(src, dst, x_ofs, pix_size4, ify);
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parallel_for_(range, invoker, dst.total()/(double)(1<<16));
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}
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}
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}
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