1.Opencv blur源码解析

Opencv blur源码解析

       本文详述了在Opencv非GPU环境下，看滤看错blur函数的波源完整执行流程以及优化策略。首先，何查我们可在4.5.5版本的误信idea源码阅读技巧modules/imgproc/src/box_filter.dispatch.cpp文件中找到blur的定义。默认情况下，看滤看错CV_INSTRUMENT_REGION()宏被关闭，波源但可以通过修改CMake设置启用，何查用于性能检测。误信

       代码中，看滤看错boxFilter调用的波源是归一化的归一化处理，通过CV_OCL_RUN判断是何查wd源码下载网站否能使用OpenCL。对src_矩阵的误信操作表明，函数直接处理原始数据。看滤看错参数ddepth的波源处理确保其类型合理，通过creat函数的何查复用策略减少内存分配。在处理边界条件时，Python网络测速源码BORDER_ISOLATED位运算在代码中起到重要作用。

       对于自定义硬件支持的部分，本文主要关注非特定硬件的实现，如CALL_HAL和CV_OVX_RUN。createBoxFilter函数返回一个通用过滤器，filter和nginx源码根据输入参数，boxFilter是可分离滤波的，对行和列分别处理以优化计算。理解不同过滤器类型，如filter2D、达信源码免费rowFilter和columnFilter，有助于深入理解整个过程。

       BoxFilter的算法思想可参考相关优化笔记。sumType参数的使用是关键，它决定了中间存储结果的类型。函数执行过程中，CV_INSTRUMENT_REGION()追踪时间，CV_CPU_DISPATCH则用于指令集加速。FilterEngine__apply函数中，RowSum和ColumnSum类负责行和列的滤波操作，不同kernel_size和channels的处理策略各有侧重。

       总的来说，blur的执行涉及多个步骤，包括性能监测、数据处理、边界条件判断和优化的滤波操作。了解这些细节有助于深入理解Opencv的优化技术。对于Opencv在不同硬件层面的加速，后续如有更新，将分享更多内容。