संचयक भरने के लिए भरने वाले संचयक

Question

मैंने कोड का एक टुकड़ा लिखा जिसे अनुकूलित करने की आवश्यकता है। यह देखने के लिए कि क्या यह कोड वास्तव में इष्टतम है, समुदाय के साथ जांच करना। यह हफ़ ट्रांसफॉर्म के लिए संचयक को भरता है। मैं वास्तव में ओपनसीवी लाइब्रेरी से अधिकांश कोड चिपकाता हूं। धन्यवाद!

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int i,j,n,index; 
for (i = 0;i<numrows;i++) 
{ 
    for (j = 0;j<numcols;j++) 
    { 
      if (img[i*numcols + j] == 100) 
     { 
      for (n = 300;n<600;n++) 
      { 
       index = cvRound(j*tabCos[n] + i * tabSin[n]) + (numrho-1)/2; 
       accum[(n+1) * (numrho+2) + index+1]++; 
      } 
     } 
    } 
} 

Answer 1

कोई यह नहीं है। [] उपयोगों में से कई को बदलें, जैसा कि आप सरल पॉइंटर अंकगणित द्वारा प्रश्न में सरणी को पुन: सक्रिय करने के लिए कर सकते हैं। स्थानीय चर में invariant अभिव्यक्ति सार तत्व।

हालांकि, पहला सवाल यह है कि, आपका प्रोफाइलर दिखाता है कि यह कोड आपके पूरे ऐप के संदर्भ में एक बाधा है। यदि नहीं, तो माइक्रो-ऑप्टिमाइज़िंग को परेशान क्यों करें?

संपादित करें: पाश सूक्ष्म अनुकूलन - पसंद करते हैं दूसरा कोई सरणी अनुक्रमण के रूप में आवश्यक (mult बनाम जोड़ने)

int ints[100]; 
int i; 
int *pi; 

for (i = 0; i < 100; ++i) 
{ 
    printf("%d", ints[i]); 
} 

for (pi = ints; pi < ints + 100; ++pi) 
{ 
    printf("%d", *pi); 
} 

Answer 2

वहाँ एक बड़ा और दोहराव Hough कोड का एक टुकड़ा मैं थोड़ा भी संलग्न कर रहा हूँ में बदलना है । कुछ सफलता के साथ संचयक के लिए कोड के उस हिस्से का रखरखाव स्पैस एरेज़ (वास्तव में एक सी ++ std::map सेल इंडेक्स पर कुंजी लगाया गया है) के साथ प्रयोग कर रहा है।

मुझे लगता है कि गति अप कैश इलाके के मुद्दों से संबंधित है, और यह निश्चित रूप से स्पैस पर निर्भर करता है।

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अद्यतन: ऊपर संदर्भित सॉफ्टवेयर कई कण भौतिकी प्रयोगों की सेवा करने का इरादा है, लेकिन मूल रूप से (अर्थात छोटे पैमाने पर) एक परीक्षण बिस्तरों परियोजना पर इस्तेमाल किया गया था। चूंकि हम बड़ी परियोजनाओं के बारे में गंभीर हो गए हैं और उनके लिए मोंटे कार्लो करना शुरू कर दिया है, इसलिए हफ़ ट्रांसफॉर्म स्पैर मैट्रिक्स के साथ भी बोतल की गर्दन का थोड़ा सा हो गया है।

के रूप में अभी तक हम एक समाधान नहीं है, लेकिन उनके सहयोगियों में से एक Gandalf जो "fast hough transform" भी शामिल है, जो मूल्यांकन करने के लिए प्रकट होता है जिस तरह की तरह एक क्वाड-वृक्ष में परिणत (2 डी में, शायद आप 3 डी में एक Oct-पेड़ का उपयोग) में पाया गया काम के आदेश को कम करने के लिए। हम शायद इसके साथ प्रयोग करने जा रहे हैं।

आगे अपडेट: एक सहयोगी ने अंततः हमारे कोड में एक प्रगतिशील, संभाव्य हफ़ ट्रांसफॉर्म लागू किया जो वर्तमान में हमारे पास सबसे तेज़ संस्करण है। सबसे अच्छा काम करता है यदि आपको आवश्यकता नहीं है कि प्रत्येक बिंदु को लाइन में असाइन किया जाए।

Answer 3

आपके आवेदन के आधार पर, हाफ ट्रांसफॉर्म को अनुकूलित करने के लिए कई तरीके हैं और कम-स्तर कोड के साथ झुकाव संभवतः उनमें से अंतिम है। मैं यादृच्छिक एचटी या मल्टीर्सोल्यूशन एचटी के साथ शुरू करूंगा, हाइब्रिड दृष्टिकोण विलय का पालन किया। मेरा मानना ​​है कि पहले अनुकूलित एल्गोरिदम बेहतर है। अंतिम चरण सीएडी मेमोरी जैसे हार्डवेयर अनुकूलन का उपयोग करेगा।