Как преобразовать OpenCV Mat в Halide Image и обратно?

Question

Моя цель - увеличить мой уже существующий конвейер обработки изображений (написанный в Halide) с функциями OpenCV, такими как NL, означает шумоподавление. Функции OpenCV не смогут использовать функции планирования Halide, поэтому я планирую реализовать каждый Halide Func перед каждой стадией OpenCV. Остается вопрос, как лучше всего преобразовать из изображения Halide (результат реализации Func) в Matrix OpenCV (как вход в функцию OpenCV) и от OpenCV Mat до Halide Image, когда это будет сделано. Мои изображения Halide имеют тип float и имеют 3 канала.

Одним из очевидных решений является запись функций, которые копируют данные из одного типа данных в другой, но это кажется мне расточительным. Не только потребуется потратить драгоценное время на копирование данных, но также будет уничтожать память, так как изображение будет храниться как два разных типа данных. Есть ли способ использовать указатели или буферы данных, чтобы просто перевернуть данные изображения в новый формат? Надеюсь, этот процесс будет обратимым, поэтому я могу перейти от Halide к OpenCV, а затем после того, как функция OpenCV вернется в Halide.

Answer 1

Да, вы можете избежать копирования данных. Я вижу два возможных подхода: либо распределять память самостоятельно, либо ссылаться на эту память как в экземпляре OpenCV Mat, так и в структуре Halide buffer_t; или пусть класс Mat Matrix OpenCV распределяет память и ссылается на эту память в структуре buffer_t.

Для первого подхода, вы можете использовать конструктор Mat, который принимает указатель на данные:

float* data = new float[3 * width * height]; 
cv::Mat image(height, width, CV_32FC3, data, AUTO_STEP); 

Для второго подхода, вы можете использовать обычный конструктор или Mat :: создать метод:

cv::Mat image(height, width, CV_32FC3); 

в любом случае, вы можете использовать что-то вроде следующего кода, чтобы обернуть память в галоидных структуре buffer_t:

buffer_t buffer; 
memset(&buffer, 0, sizeof(buffer)); 
buffer.host = image.data; 
buffer.elem_size = image.elemSize1(); 
buffer.extent[0] = image.cols; 
buffer.extent[1] = image.rows; 
buffer.extent[2] = image.channels(); 
buffer.stride[0] = image.step1(1); 
buffer.stride[1] = image.step1(0); 
buffer.stride[2] = 1; 

Теперь вы можете работать в одной памяти с функциями OpenCV и Halide.