性能优化篇（4）：NEON优化案例——图像颜色转换之RGB到BGR（aarch64版）
Author:stormQ
Sunday, 1. December 2019 1 07:13AM
为什么要交换图像颜色通道
对于只有R、G、B三种通道的图像来说，OpenCV默认的通道排列方式为BGR而非常见的RGB。在一个应用内，如果同时存在“有些图像处理函数以RGB图像作为输入输出，而有些图像处理函数以BGR图像作为输入输出”，那么在调用这些函数前需要进行图像颜色通道转换，以满足接口的输入要求。由于图像颜色通道转换比较耗时，甚至可能成为性能瓶颈。因此，研究如何加速图像颜色通道交换就非常有意义了。
实现一个基本的图像颜色通道交换函数
如何将一个大小为1920x1080的RGB图像转换成相同大小的BGR图像呢？
首先实现一个最简单的转换函数simple_rgb2bgr()，完整实现如下：
#define CHANNELS 3
void simple_rgb2bgr(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
// swap R and B channel
const auto r_channel = *(img + i);
*(img + i) = *(img + i + 2);
*(img + i + 2) = r_channel;
}
}
simple_rgb2bgr()函数将一个二维的图像看作是一维的，意味着只需要一个循环就可以遍历所有的像素。这种用法的好处在于，遵循空间局部性原理以高效利用cache从而改善程序性能，而不必关心二维图像在内存中的存储顺序——是行主序还是列主序。如果用两个循环的话会比较繁琐，移植性也不好。
上述函数在Jetson TX2上运行时会耗时 3~4ms 左右，在其他机器上运行时耗时会有所不同。如果该耗时不可接受，那么只能想办法对其进行加速。常见的加速思路有以下几种：1）任务级并行（利用多线程）；2）数据级并行（利用 GPU）；3）利用 SIMD。这里我们只研究第三种加速方式——利用 SIMD，它没有“任务级并行所需要的正确的调度协作和占用更多的 CPU 资源”，也没有“数据级并行所带来的 GPU 与 CPU 之间数据传输开销”。
利用 NEON 加速图像颜色通道交换
首先，实现一个基本的利用NEON加速图像颜色通道交换的函数rgb2bgr_with_neon()，完整实现如下：
#include "arm_neon.h"
void rgb2bgr_with_neon(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
const int stride_bytes = 48;
for (int i = 0; i < total_bytes; i += stride_bytes)
{
uint8_t *target = img + i;
// swap R and B channel with NEON
uint8x16x3_t a = vld3q_u8(target);
uint8x16x3_t b;
b.val[0] = a.val[2];
b.val[1] = a.val[1];
b.val[2] = a.val[0];
vst3q_u8(target, b);
}
}
上述函数没有考虑图像像素个数非整除时的情形，这个放到后面进行。该函数的实现用到了两个NEON Intrinsics，分别是vld3q_u8和vst3q_u8，两者都定义在arm_neon.h文件中。
vld3q_u8的函数原型为uint8x16x3_t vld3q_u8 (const uint8_t * __a)，作用为以步长为 3 交叉地加载数据到三个连续的 128-bit 的向量寄存器。具体地：将内存地址__a、__a+3、…、__a+45处的内容分别赋值给向量寄存器Vn的lane[0]、lane[1]、…、lane[15]，将内存地址__a+1、__a+4、…、__a+46处的内容分别赋值给向量寄存器Vn+1的lane[0]、lane[1]、…、lane[15]，将内存地址__a+2、__a+5、…、__a+47处的内容分别赋值给向量寄存器Vn+2的lane[0]、lane[1]、…、lane[15]。也就是说，vld3q_u8在上述函数中的作用为：将连续 16 个像素的 R 通道： R0、R1、… 、R15 加载到向量寄存器Vn，将连续 16 个像素的 G 通道： G0、G1、… 、G15 加载到向量寄存器Vn+1，将连续 16 个像素的 B 通道： B0、B1、… 、B15 加载到向量寄存器Vn+2。
vst3q_u8的函数原型为void vst3q_u8 (uint8_t * __a, uint8x16x3_t val)，作用为以步长为 3 交叉地存储数据到内存中。
由于每一次迭代可以同时处理 16 个连续的像素，这些像素占用 48 字节（48（bytes） = 16（像素个数） * 3（通道数））。所以，变量stride_bytes的值为 48。
由于aarch64指令集中没有ARM 指令集中的VSWP指令。因此，这里引入一个类型为uint8x16x3_t的临时向量b用于交换R和B通道。 g++ 带优化选项-Og编译时，语句b.val[0] = a.val[2]; b.val[1] = a.val[1]; b.val[2] = a.val[0];对应三条MOV指令。
在通道交换完成后，用语句vst3q_u8(target, b);将交换后的结果写入内存。这样，一次交换操作就完成了。
现在考虑图像像素个数非整除时的情形，完整实现如下：
void rgb2bgr_with_neon(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
const int stride_bytes = 48;
const int left_bytes = total_bytes % stride_bytes;
const int multiply_bytes = total_bytes - left_bytes;
for (int i = 0; i < multiply_bytes; i += stride_bytes)
{
uint8_t *target = img + i;
// swap R and B channel with NEON
uint8x16x3_t a = vld3q_u8(target);
uint8x16x3_t b;
b.val[0] = a.val[2];
b.val[1] = a.val[1];
b.val[2] = a.val[0];
vst3q_u8(target, b);
}
// handling non-multiply array lengths
for (int i = multiply_bytes; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
const auto r_channel = *(img + i);
*(img + i) = *(img + i + 2);
*(img + i + 2) = r_channel;
}
}
为了验证rgb2bgr_with_neon()函数的正确性，这里引入两个函数：init()和check()。init()函数用于初始化图像，check()函数用于检查交换后的图像是否正确。完整实现如下：
#include <iostream>
#define RED 255
#define GREEN 125
#define BLUE 80
#define CHECK(img, height, width) \
if (check(img, height, width)) \
{ \
std::cout << "Correct:img.\n"; \
} \
else \
{ \
std::cout << "Error:img.\n"; \
}
void init(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; )
{
*(img + i++) = RED;
*(img + i++) = GREEN;
*(img + i++) = BLUE;
}
}
bool check(const uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
if (*(img + i) != BLUE || *(img + i + 1) != GREEN ||
*(img + i + 2) != RED)
{
return false;
}
}
return true;
}
完整的程序为main.cpp：
#include "arm_neon.h"
#include <iostream>
#define HEIGHT 1080
#define WIDTH 1920
#define CHANNELS 3
#define RED 255
#define GREEN 125
#define BLUE 80
#define CHECK(img, height, width) \
if (check(img, height, width)) \
{ \
std::cout << "Correct:img.\n"; \
} \
else \
{ \
std::cout << "Error:img.\n"; \
}
void init(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; )
{
*(img + i++) = RED;
*(img + i++) = GREEN;
*(img + i++) = BLUE;
}
}
bool check(const uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
if (*(img + i) != BLUE || *(img + i + 1) != GREEN ||
*(img + i + 2) != RED)
{
return false;
}
}
return true;
}
void simple_rgb2bgr(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
// swap R and B channel
const auto r_channel = *(img + i);
*(img + i) = *(img + i + 2);
*(img + i + 2) = r_channel;
}
}
void rgb2bgr_with_neon(uint8_t *img, int height, int width)
{
const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
const int stride_bytes = 48;
const int left_bytes = total_bytes % stride_bytes;
const int multiply_bytes = total_bytes - left_bytes;
for (int i = 0; i < multiply_bytes; i += stride_bytes)
{
uint8_t *target = img + i;
// swap R and B channel with NEON
uint8x16x3_t a = vld3q_u8(target);
uint8x16x3_t b;
b.val[0] = a.val[2];
b.val[1] = a.val[1];
b.val[2] = a.val[0];
vst3q_u8(target, b);
}
// handling non-multiply array lengths
for (int i = multiply_bytes; i < total_bytes; i += CHANNELS)
{
const auto r_channel = *(img + i);
*(img + i) = *(img + i + 2);
*(img + i + 2) = r_channel;
}
}
uint8_t *rgb_img1 = nullptr;
uint8_t *rgb_img2 = nullptr;
int main()
{
rgb_img1 = new uint8_t[HEIGHT * WIDTH * CHANNELS];
rgb_img2 = new uint8_t[HEIGHT * WIDTH * CHANNELS];
init(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
init(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
simple_rgb2bgr(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
rgb2bgr_with_neon(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
CHECK(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
CHECK(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
delete [] rgb_img2;
delete [] rgb_img1;
return 0;
}
编译程序（On Jetson TX2）：
g++ -std=c++11 -g -Og -o main_Og main.cpp
统计函数耗时（On Jetson TX2）：
| 启动程序方式 | 第一次执行耗时(us) | 第二次执行耗时(us) | 第三次执行耗时(us) | 第四次执行耗时(us) | 第五次执行耗时(us) |
|---|---|---|---|---|---|
| ./main_Og |
从统计结果中可以看出，rgb2bgr_with_neon()函数的执行速度比simple_rgb2bgr()函数快 3 到 4 倍。
那么 NEON 版的实现为什么能达到这样一个加速呢？ 下面从 cache 的角度进行分析。
统计 cache 性能数据：
--------------------------------------------------------------------------------
I1 cache: 16384 B, 64 B, 4-way associative
D1 cache: 16384 B, 64 B, 4-way associative
LL cache: 262144 B, 64 B, 8-way associative
Command: ./main_Og
Data file: cachegrind.out.22890
Events recorded: Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
Events shown: Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
Event sort order: Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
Thresholds: 0.1 100 100 100 100 100 100 100 100
Include dirs:
User annotated: main.cpp
Auto-annotation: on
--------------------------------------------------------------------------------
Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
--------------------------------------------------------------------------------
139,881,731 1,705 1,509 17,482,366 405,359 398,173 17,179,116 196,982 195,984 PROGRAM TOTALS
--------------------------------------------------------------------------------
Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw file:function
--------------------------------------------------------------------------------
66,355,214 3 3 12,441,600 194,402 194,402 0 0 0 /home/test/main.cpp:check(unsigned char const*, int, int)
49,766,412 1 1 0 0 0 12,441,600 194,401 194,401 /home/test/main.cpp:init(unsigned char*, int, int)
20,736,006 2 2 4,147,200 97,201 97,201 4,147,200 0 0 /home/test/main.cpp:simple_rgb2bgr(unsigned char*, int, int)
648,017 3 3 0 0 0 0 0 0 /home/test/main.cpp:rgb2bgr_with_neon(unsigned char*, int, int)
648,000 0 0 388,800 97,201 97,201 388,800 0 0 /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/5/include/arm_neon.h:rgb2bgr_with_neon(unsigned char*, int, int)
548,801 12 11 149,830 2,085 1,743 50,617 36 24 /build/glibc-BinVK7/glibc-2.23/elf/dl-lookup.c:_dl_lookup_symbol_x
541,307 42 41 192,949 5,227 1,153 94,348 53 33 /build/glibc-BinVK7/glibc-2.23/elf/dl-lookup.c:do_lookup_x
211,533 28 28 48,140 3,391 2,964 20,629 1,748 887 /build/glibc-BinVK7/glibc-2.23/elf/../sysdeps/aarch64/dl-machine.h:_dl_relocate_object
--------------------------------------------------------------------------------
-- User-annotated source: main.cpp
--------------------------------------------------------------------------------
No information has been collected for main.cpp
--------------------------------------------------------------------------------
-- Auto-annotated source: /home/test/main.cpp
--------------------------------------------------------------------------------
Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
-- line 20 ----------------------------------------
. . . . . . . . . } \
. . . . . . . . . else \
. . . . . . . . . { \
. . . . . . . . . std::cout << "Error:img.\n"; \
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . void init(uint8_t *img, int height, int width)
. . . . . . . . . {
4 0 0 0 0 0 0 0 0 const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
12,441,608 1 1 0 0 0 0 0 0 for (int i = 0; i < total_bytes; )
. . . . . . . . . {
12,441,600 0 0 0 0 0 4,147,200 64,801 64,801 *(img + i++) = RED;
12,441,600 0 0 0 0 0 4,147,200 64,800 64,800 *(img + i++) = GREEN;
12,441,600 0 0 0 0 0 4,147,200 64,800 64,800 *(img + i++) = BLUE;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . bool check(const uint8_t *img, int height, int width)
. . . . . . . . . {
4 0 0 0 0 0 0 0 0 const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
16,588,806 3 3 0 0 0 0 0 0 for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
. . . . . . . . . {
41,472,000 0 0 8,294,400 129,602 129,602 0 0 0 if (*(img + i) != BLUE || *(img + i + 1) != GREEN ||
8,294,400 0 0 4,147,200 64,800 64,800 0 0 0 *(img + i + 2) != RED)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . return false;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . . }
4 0 0 0 0 0 0 0 0 return true;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . void simple_rgb2bgr(uint8_t *img, int height, int width)
. . . . . . . . . {
2 1 1 0 0 0 0 0 0 const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
8,294,404 0 0 0 0 0 0 0 0 for (int i = 0; i < total_bytes; i += CHANNELS)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . // swap R and B channel
4,147,200 0 0 2,073,600 32,401 32,401 0 0 0 const auto r_channel = *(img + i);
6,220,800 1 1 2,073,600 64,800 64,800 2,073,600 0 0 *(img + i) = *(img + i + 2);
2,073,600 0 0 0 0 0 2,073,600 0 0 *(img + i + 2) = r_channel;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . void rgb2bgr_with_neon(uint8_t *img, int height, int width)
. . . . . . . . . {
2 1 1 0 0 0 0 0 0 const int total_bytes = height * width * CHANNELS;
. . . . . . . . . const int stride_bytes = 48;
7 0 0 0 0 0 0 0 0 const int left_bytes = total_bytes % stride_bytes;
1 1 1 0 0 0 0 0 0 const int multiply_bytes = total_bytes - left_bytes;
. . . . . . . . .
518,404 0 0 0 0 0 0 0 0 for (int i = 0; i < multiply_bytes; i += stride_bytes)
. . . . . . . . . {
129,600 0 0 0 0 0 0 0 0 uint8_t *target = img + i;
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . // swap R and B channel with NEON
. . . . . . . . . uint8x16x3_t a = vld3q_u8(target);
. . . . . . . . . uint8x16x3_t b;
. . . . . . . . . b.val[0] = a.val[2];
. . . . . . . . . b.val[1] = a.val[1];
. . . . . . . . . b.val[2] = a.val[0];
. . . . . . . . . vst3q_u8(target, b);
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . // handling non-multiply array lengths
3 1 1 0 0 0 0 0 0 for (int i = multiply_bytes; i < total_bytes; i += CHANNELS)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . const auto r_channel = *(img + i);
. . . . . . . . . *(img + i) = *(img + i + 2);
. . . . . . . . . *(img + i + 2) = r_channel;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . uint8_t *rgb_img1 = nullptr;
. . . . . . . . . uint8_t *rgb_img2 = nullptr;
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . int main()
7 1 1 1 0 0 5 0 0 {
7 1 1 0 0 0 1 1 1 rgb_img1 = new uint8_t[HEIGHT * WIDTH * CHANNELS];
3 0 0 0 0 0 1 0 0 rgb_img2 = new uint8_t[HEIGHT * WIDTH * CHANNELS];
. . . . . . . . .
4 0 0 1 0 0 0 0 0 init(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
4 1 1 1 1 1 0 0 0 init(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
. . . . . . . . .
6 1 1 1 1 1 0 0 0 simple_rgb2bgr(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
6 0 0 1 1 1 0 0 0 rgb2bgr_with_neon(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
. . . . . . . . .
12 1 1 1 1 1 0 0 0 CHECK(rgb_img1, HEIGHT, WIDTH);
14 1 1 1 1 1 0 0 0 CHECK(rgb_img2, HEIGHT, WIDTH);
. . . . . . . . .
5 1 1 1 1 1 0 0 0 delete [] rgb_img2;
5 0 0 1 0 0 0 0 0 delete [] rgb_img1;
. . . . . . . . . return 0;
27 4 3 11 3 1 5 0 0 }
--------------------------------------------------------------------------------
-- Auto-annotated source: /usr/lib/gcc/aarch64-linux-gnu/5/include/arm_neon.h
--------------------------------------------------------------------------------
Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
-- line 16243 ----------------------------------------
. . . . . . . . . return ret;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . __extension__ static __inline uint8x16x3_t __attribute__ ((__always_inline__))
. . . . . . . . . vld3q_u8 (const uint8_t * __a)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . uint8x16x3_t ret;
. . . . . . . . . __builtin_aarch64_simd_ci __o;
129,600 0 0 388,800 97,201 97,201 0 0 0 __o = __builtin_aarch64_ld3v16qi ((const __builtin_aarch64_simd_qi *) __a);
. . . . . . . . . ret.val[0] = (uint8x16_t) __builtin_aarch64_get_qregciv16qi (__o, 0);
. . . . . . . . . ret.val[1] = (uint8x16_t) __builtin_aarch64_get_qregciv16qi (__o, 1);
. . . . . . . . . ret.val[2] = (uint8x16_t) __builtin_aarch64_get_qregciv16qi (__o, 2);
. . . . . . . . . return ret;
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . __extension__ static __inline uint16x8x3_t __attribute__ ((__always_inline__))
. . . . . . . . . vld3q_u16 (const uint16_t * __a)
-- line 16259 ----------------------------------------
-- line 23620 ----------------------------------------
. . . . . . . . . __o = __builtin_aarch64_set_qregciv2di (__o, (int64x2_t) val.val[2], 2);
. . . . . . . . . __builtin_aarch64_st3v2di ((__builtin_aarch64_simd_di *) __a, __o);
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . __extension__ static __inline void __attribute__ ((__always_inline__))
. . . . . . . . . vst3q_u8 (uint8_t * __a, uint8x16x3_t val)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . __builtin_aarch64_simd_ci __o;
129,600 0 0 0 0 0 0 0 0 __o = __builtin_aarch64_set_qregciv16qi (__o, (int8x16_t) val.val[0], 0);
129,600 0 0 0 0 0 0 0 0 __o = __builtin_aarch64_set_qregciv16qi (__o, (int8x16_t) val.val[1], 1);
129,600 0 0 0 0 0 0 0 0 __o = __builtin_aarch64_set_qregciv16qi (__o, (int8x16_t) val.val[2], 2);
129,600 0 0 0 0 0 388,800 0 0 __builtin_aarch64_st3v16qi ((__builtin_aarch64_simd_qi *) __a, __o);
. . . . . . . . . }
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . __extension__ static __inline void __attribute__ ((__always_inline__))
. . . . . . . . . vst3q_u16 (uint16_t * __a, uint16x8x3_t val)
. . . . . . . . . {
. . . . . . . . . __builtin_aarch64_simd_ci __o;
. . . . . . . . . __o = __builtin_aarch64_set_qregciv8hi (__o, (int16x8_t) val.val[0], 0);
. . . . . . . . . __o = __builtin_aarch64_set_qregciv8hi (__o, (int16x8_t) val.val[1], 1);
-- line 23639 ----------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
The following files chosen for auto-annotation could not be found:
--------------------------------------------------------------------------------
/build/glibc-BinVK7/glibc-2.23/elf/dl-lookup.c
/build/glibc-BinVK7/glibc-2.23/elf/../sysdeps/aarch64/dl-machine.h
--------------------------------------------------------------------------------
Ir I1mr ILmr Dr D1mr DLmr Dw D1mw DLmw
--------------------------------------------------------------------------------
99 1 1 97 96 98 99 99 99 percentage of events annotated
分析统计结果：
| 函数名称 | 内存读操作数量(Dr列) | 一级数据缓存读不命中次数(D1mr列) | 最后一级数据缓存读不命中次数(DLmr列) | 内存写操作数量(Dw列) | 一级数据缓存写不命中次数(D1mw列) | 最后一级数据缓存写不命中次数(DLmw列) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| simple_rgb2bgr | 4,147,200 | 97,201 | 97,201 | 4,147,200 | 0 | 0 |
| rgb2bgr_with_neon | 388,800 | 97,201 | 97,201 | 388,800 | 0 | 0 |
可以看出，rgb2bgr_with_neon函数的内存读操作数量和内存写操作数量分别为simple_rgb2bgr函数的 0.09375 倍，其他的都是相同的。因此，从 cache 的角度来看，NEON 大大减少了内存读写操作数量，从而改善程序性能。
… 即时查看更多分享见微信公众号StormQ
