图形图像处理 —— 任意角度的高质量的快速的图像旋转
图形图像处理－之－任意角度的高质量的快速的图像旋转 上篇 纯软件的任意角度的快速旋转
[email protected] 2007.04.26
(2009.03.09 可以到这里下载旋转算法的完整的可以编译的项目源代码: http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/09/3970925.aspx )
(2007.06.22 优化PicRotary3加快13.6%，优化PicRotarySSE加快6.1%,
尝试了一下使用SSE2的写缓冲优化MOVNTI)
(2007.04.29 修正一个TRotaryClipData.find_begin的bug)
(2007.05.16 更换测试用电脑和编译器，为了保持测试数据一致和可对比性，更新了测试数据)
tag:图像旋转,任意角度,图像缩放,速度优化,定点数优化,近邻取样插值,二次线性插值,
三次卷积插值,MipMap链,三次线性插值,MMX/SSE优化,CPU缓存优化,AlphaBlend,颜色混合,并行
摘要:首先给出一个基本的图像旋转算法，然后一步一步的优化其速度和旋转质量,打破不能软件旋转的神话!
任意角度的高质量的快速的图像旋转 全文 分为:
上篇 纯软件的任意角度的快速旋转
中篇 高质量的旋转
下篇 补充话题(完整AlphaBlend旋转、旋转函数并行化、针对大图片的预读缓冲区优化)
正文：
为了便于讨论，这里只处理32bit的ARGB颜色；
代码使用C++;涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vc2005;
为了代码的可读性,没有加入异常处理代码;
测试使用的CPU为赛扬2G(新的测试平台的CPU为AMD64x2 4200+(2.37G),测试时使用的单线程执行);
(一些基础代码和插值原理的详细说明参见作者的《图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放》系列文章)
速度测试说明:
只测试内存数据到内存数据的缩放
测试图片都是800*600旋转到1004*1004，测试成绩取各个旋转角度的平均速度值; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快
A:旋转原理和旋转公式:
推导旋转公式：
旋转示意图
有： tg(b)=y/x ----(1)
tg(a+b)=y'/x' ----(2)
x*x + y*y = x'*x' + y'*y' ----(3)
有公式：tg(a+b) = ( tg(a)+tg(b) ) / ( 1-tg(a)*tg(b) ) ----(4)
把(1)代入(4)从而消除参数b;
tg(a)+y/x = y'/x'*( 1-tg(a)*y/x ) ----(5)
由(5)可以得x'=y'*(x-y*tg(a))/( x*tg(a)+y ) ----(6)
把(6)代入(3)从而消除参数x',化简后求得:
y'=x*sin(a)+y*cos(a); ----(7)
把(7)代入(6),有:
x'=x*cos(a)-y*sin(a); ----(8)
OK，旋转公式有了，那么来看看在图片旋转中的应用；
假设对图片上任意点(x,y)，绕一个坐标点(rx0,ry0)逆时针旋转RotaryAngle角度后的新的坐标设为(x', y')，有公式：
(x平移rx0,y平移ry0,角度a对应-RotaryAngle ， 带入方程(7)、(8)后有： )
x'= (x - rx0)*cos(RotaryAngle) + (y - ry0)*sin(RotaryAngle) + rx0 ;
y'=-(x - rx0)*sin(RotaryAngle) + (y - ry0)*cos(RotaryAngle) + ry0 ;
那么，根据新的坐标点求源坐标点的公式为：
x=(x'- rx0)*cos(RotaryAngle) - (y'- ry0)*sin(RotaryAngle) + rx0 ;
y=(x'- rx0)*sin(RotaryAngle) + (y'- ry0)*cos(RotaryAngle) + ry0 ;
旋转的时候还可以顺便加入x轴和y轴的缩放和平移，而不影响速度，那么完整的公式为:
x=(x'- move_x-rx0)/ZoomX*cos(RotaryAngle) - (y'- move_y-ry0)/ZoomY*sin(RotaryAngle) + rx0 ;
y=(x'- move_x-rx0)/ZoomX*sin(RotaryAngle) + (y'- move_y-ry0)/ZoomY*cos(RotaryAngle) + ry0 ;
其中： RotaryAngle为逆时针旋转的角度;
ZoomX,ZoomY为x轴y轴的缩放系数(支持负的系数,相当于图像翻转);
move_x,move_y为x轴y轴的平移量;
一些颜色和图片的数据定义:
typedef unsigned char TUInt8; // [0..255]
struct TARGB32 //32 bit color
{
TUInt8 b,g,r,a; //a is alpha
};
struct TPicRegion //一块颜色数据区的描述，便于参数传递
{
TARGB32* pdata; //颜色数据首地址
long byte_width; // 一行数据的物理宽度(字节宽度)；
//abs(byte_width)有可能大于等于width*sizeof(TARGB32);
long width; //像素宽度
long height; //像素高度
};
//那么访问一个点的函数可以写为：
inline TARGB32& Pixels(const TPicRegion& pic,const long x,const long y)
{
return ( (TARGB32*)((TUInt8*)pic.pdata+pic.byte_width* y) )[x];
}
//判断一个点是否在图片中
inline bool PixelsIsInPic(const TPicRegion& pic,const long x,const long y)
{
return ( (x>=0)&&(x
}
B:一个简单的浮点实现版本
//函数假设以原图片的中心点坐标为旋转和缩放的中心
void PicRotary0(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src,double RotaryAngle,double ZoomX,double ZoomY,double move_x,double move_y)
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
for (long y=0;y
{
for (long x=0;x
{
long srcx=(long)((x- move_x-rx0)/ZoomX*cos(RotaryAngle) - (y- move_y-ry0)/ZoomY*sin(RotaryAngle) + rx0) ;
long srcy=(long)((x- move_x-rx0)/ZoomX*sin(RotaryAngle) + (y- move_y-ry0)/ZoomY*cos(RotaryAngle) + ry0) ;
if (PixelsIsInPic(Src,srcx,srcy))
Pixels(Dst,x,y)= Pixels(Src,srcx,srcy);
}
}
}
(调用方法比如:
PicRotary0(ppicDst,ppicSrc,PI/6,0.9,0.9,(dst_wh-ppicSrc.width)*0.5,(dst_wh-ppicSrc.height)*0.5);
//作用：将图片ppicSrc按0.9的缩放比例旋转PI/6幅度后绘制到图片ppicDst的中心
)
//注：测试图片都是800*600的图片旋转到1004*1004的图片中心 测试成绩取各个旋转角度的平均速度值
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotary0 34.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
旋转结果图示（小图）：
30度 60度 90度
120度 150度 180度
210度 240度 270度
300度 330度 360度
C:优化循环内部，化简系数
1.sin和cos函数是很慢的计算函数，可以在循环前预先计算好sin(RotaryAngle)和cos(RotaryAngle)的值：
double sinA=sin(RotaryAngle);
double cosA=cos(RotaryAngle);
2.可以将除以ZoomX、ZoomY改成乘法，预先计算出倒数：
double rZoomX=1.0/ZoomX;
double rZoomY=1.0/ZoomY;
3.优化内部的旋转公式，将能够预先计算的部分提到循环外(即：拆解公式):
原： long srcx=(long)((x- move_x-rx0)/ZoomX*cos(RotaryAngle) - (y- move_y-ry0)/ZoomY*sin(RotaryAngle) + rx0) ;
long srcy=(long)((x- move_x-rx0)/ZoomX*sin(RotaryAngle) + (y- move_y-ry0)/ZoomY*cos(RotaryAngle) + ry0) ;
变形为:
long srcx=(long)( Ax*x + Bx*y +Cx ) ;
long srcy=(long)( Ay*x + By*y +Cy ) ;
其中: Ax=(rZoomX*cosA); Bx=(-rZoomY*sinA); Cx=(-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+rx0);
Ay=(rZoomX*sinA); By=(rZoomY*cosA); Cy=(-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ry0);
(提示: Ax,Bx,Cx,Ay,By,Cy都可以在旋转之前预先计算出来)
改进后的函数为：
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double rZoomX=1.0/ ZoomX;
double rZoomY=1.0/ ZoomY;
double sinA= sin(RotaryAngle);
double cosA= cos(RotaryAngle);
double Ax=(rZoomX* cosA);
double Ay=(rZoomX* sinA);
double Bx=(-rZoomY* sinA);
double By=(rZoomY* cosA);
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
double Cx=(-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+ rx0);
double Cy=(-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ ry0);
TARGB32* pDstLine= Dst.pdata;
double srcx0_f= (Cx);
double srcy0_f= (Cy);
for (long y=0;y
{
double srcx_f= srcx0_f;
double srcy_f= srcy0_f;
for (long x=0;x
{
long srcx=(long )(srcx_f);
long srcy=(long )(srcy_f);
if (PixelsIsInPic(Src,srcx,srcy))
pDstLine[x]= Pixels(Src,srcx,srcy);
srcx_f+= Ax;
srcy_f+= Ay;
}
srcx0_f+= Bx;
srcy0_f+= By;
((TUInt8*&)pDstLine)+= Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotary1 62.0 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
( 在AMD64x2 4200+和VC2005编译下PicRotary1(51.8fps)比PicRotary0(27.1fps)快90%；
在AMD64x2 4200+和VC6编译下PicRotary1(20.3fps)比PicRotary0(16.1fps)快26%；
以前在赛扬2G和VC6编译下PicRotary1(8.4fps)反而比PicRotary0(12.7fps)慢50%! :( )
D:更深入的优化、定点数优化
(浮点数到整数的转化也是应该优化的一个地方，这里不再处理，可以参见
<图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放 上篇 近邻取样插值和其速度优化>中的PicZoom3_float函数)
1.优化除法：
原： double rZoomX=1.0/ZoomX;
double rZoomY=1.0/ZoomY;
改写为(优化掉了一次除法)：
double tmprZoomXY=1.0/(ZoomX*ZoomY);
double rZoomX=tmprZoomXY*ZoomY;
double rZoomY=tmprZoomXY*ZoomX;
2.x86的浮点计算单元(FPU)有一条指令"fsincos"可以同时计算出sin和cos值
//定义SinCos函数: 同时计算sin(Angle)和cos(Angle)的内嵌x86汇编函数
void __declspec(naked) __stdcall SinCos(const double Angle,double& sina,double& cosa)
{
asm
{
fld qword ptr [esp+4]//Angle
mov eax,[esp+12]//&sina
mov edx,[esp+16]//&cosa
fsincos
fstp qword ptr [edx]
fstp qword ptr [eax]
ret 16
}
}
3.用定点数代替浮点计算
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double tmprZoomXY=1.0/(ZoomX* ZoomY);
double rZoomX=tmprZoomXY* ZoomY;
double rZoomY=tmprZoomXY* ZoomX;
double sinA,cosA;
SinCos(RotaryAngle,sinA,cosA);
long Ax_16=(long)(rZoomX*cosA*(1<<16 ));
long Ay_16=(long)(rZoomX*sinA*(1<<16 ));
long Bx_16=(long)(-rZoomY*sinA*(1<<16 ));
long By_16=(long)(rZoomY*cosA*(1<<16 ));
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
long Cx_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+rx0)*(1<<16 ));
long Cy_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ry0)*(1<<16 ));
TARGB32* pDstLine= Dst.pdata;
long srcx0_16= (Cx_16);
long srcy0_16= (Cy_16);
for (long y=0;y
{
long srcx_16= srcx0_16;
long srcy_16= srcy0_16;
for (long x=0;x
{
long srcx=(srcx_16>>16 );
long srcy=(srcy_16>>16 );
if (PixelsIsInPic(Src,srcx,srcy))
pDstLine[x]= Pixels(Src,srcx,srcy);
srcx_16+= Ax_16;
srcy_16+= Ay_16;
}
srcx0_16+= Bx_16;
srcy0_16+= By_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+= Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotary2 134.2 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
E:优化内部循环的判断函数PixelsIsInPic，将判断展开到内部循环之外，跳过不需要处理的目标像素；
TRotaryClipData类用于寻找旋转需要处理的边界范围；算法思路是首先寻找原图片中心点对应的；
那条扫描线，然后依次向上和向下寻找边界； 如果想要更快速的边界寻找算法，可以考虑利用像素的直线
绘制原理来自动生成边界(有机会的时候再来实现它)；
边界寻找算法图示
public :
long src_width;
long src_height;
long dst_width;
long dst_height;
long Ax_16;
long Ay_16;
long Bx_16;
long By_16;
long Cx_16;
long Cy_16;
public :
long out_dst_up_y;
long out_dst_down_y;
long out_src_x0_16;
long out_src_y0_16;
private :
long out_dst_up_x0;
long out_dst_up_x1;
long out_dst_down_x0;
long out_dst_down_x1;
public :
inline long get_up_x0(){ if (out_dst_up_x0<0) return 0; else return out_dst_up_x0; }
inline long get_up_x1(){ if (out_dst_up_x1>=dst_width) return dst_width; else return out_dst_up_x1; }
inline long get_down_x0(){ if (out_dst_down_x0<0) return 0; else return out_dst_down_x0; }
inline long get_down_x1(){ if (out_dst_down_x1>=dst_width) return dst_width; else return out_dst_down_x1; }
inline bool is_in_src(long src_x_16,long src_y_16)
{
return ( ( (src_x_16>=0)&&((src_x_16>>16)< src_width) )
&& ( (src_y_16>=0)&&((src_y_16>>16)< src_height) ) );
}
void find_begin_in(long dst_y,long& out_dst_x,long& src_x_16,long& src_y_16)
{
src_x_16-= Ax_16;
src_y_16-= Ay_16;
while (is_in_src(src_x_16,src_y_16))
{
-- out_dst_x;
src_x_16-= Ax_16;
src_y_16-= Ay_16;
}
src_x_16+= Ax_16;
src_y_16+= Ay_16;
}
bool find_begin(long dst_y,long& out_dst_x0,long dst_x1)
{
long test_dst_x0=out_dst_x0-1 ;
long src_x_16=Ax_16*test_dst_x0 + Bx_16*dst_y + Cx_16;
long src_y_16=Ay_16*test_dst_x0 + By_16*dst_y + Cy_16;
for (long i=test_dst_x0;i<=dst_x1;++ i)
{
if (is_in_src(src_x_16,src_y_16))
{
out_dst_x0= i;
if (i== test_dst_x0)
find_begin_in(dst_y,out_dst_x0,src_x_16,src_y_16);
if (out_dst_x0<0 )
{
src_x_16-=(Ax_16* out_dst_x0);
src_y_16-=(Ay_16* out_dst_x0);
}
out_src_x0_16= src_x_16;
out_src_y0_16= src_y_16;
return true ;
}
else
{
src_x_16 += Ax_16;
src_y_16+= Ay_16;
}
}
return false ;
}
void find_end(long dst_y,long dst_x0,long& out_dst_x1)
{
long test_dst_x1= out_dst_x1;
if (test_dst_x1
long src_x_16=Ax_16*test_dst_x1 + Bx_16*dst_y + Cx_16;
long src_y_16=Ay_16*test_dst_x1 + By_16*dst_y + Cy_16;
if (is_in_src(src_x_16,src_y_16))
{
++ test_dst_x1;
src_x_16+= Ax_16;
src_y_16+= Ay_16;
while (is_in_src(src_x_16,src_y_16))
{
++ test_dst_x1;
src_x_16+= Ax_16;
src_y_16+= Ay_16;
}
out_dst_x1= test_dst_x1;
}
else
{
src_x_16 -= Ax_16;
src_y_16-= Ay_16;
while (! is_in_src(src_x_16,src_y_16))
{
-- test_dst_x1;
src_x_16-= Ax_16;
src_y_16-= Ay_16;
}
out_dst_x1= test_dst_x1;
}
}
bool inti_clip(double move_x,double move_y)
{
//计算src中心点映射到dst后的坐标
out_dst_down_y=(long)(src_height*0.5+ move_y);
out_dst_down_x0=(long)(src_width*0.5+ move_x);
out_dst_down_x1= out_dst_down_x0;
//得到初始out_???
if (find_begin(out_dst_down_y,out_dst_down_x0,out_dst_down_x1))
find_end(out_dst_down_y,out_dst_down_x0,out_dst_down_x1);
out_dst_up_y= out_dst_down_y;
out_dst_up_x0= out_dst_down_x0;
out_dst_up_x1= out_dst_down_x1;
return (out_dst_down_x0< out_dst_down_x1);
}
bool next_clip_line_down()
{
++ out_dst_down_y;
if (!find_begin(out_dst_down_y,out_dst_down_x0,out_dst_down_x1)) return false ;
find_end(out_dst_down_y,out_dst_down_x0,out_dst_down_x1);
return (out_dst_down_x0< out_dst_down_x1);
}
bool next_clip_line_up()
{
-- out_dst_up_y;
if (!find_begin(out_dst_up_y,out_dst_up_x0,out_dst_up_x1)) return false ;
find_end(out_dst_up_y,out_dst_up_x0,out_dst_up_x1);
return (out_dst_up_x0< out_dst_up_x1);
}
};
long srcx0_16,long srcy0_16,TARGB32* pSrcLine,long src_byte_width)
{
for (long x=0;x
{
pDstLine[x]=Pixels(pSrcLine,src_byte_width,srcx0_16>>16,srcy0_16>>16 );
srcx0_16+= Ax_16;
srcy0_16+= Ay_16;
}
}
void PicRotary3(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src,double RotaryAngle,double ZoomX,double ZoomY,double move_x,double move_y)
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double tmprZoomXY=1.0/(ZoomX* ZoomY);
double rZoomX=tmprZoomXY* ZoomY;
double rZoomY=tmprZoomXY* ZoomX;
double sinA,cosA;
SinCos(RotaryAngle,sinA,cosA);
long Ax_16=(long)(rZoomX*cosA*(1<<16 ));
long Ay_16=(long)(rZoomX*sinA*(1<<16 ));
long Bx_16=(long)(-rZoomY*sinA*(1<<16 ));
long By_16=(long)(rZoomY*cosA*(1<<16 ));
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
long Cx_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+rx0)*(1<<16 ));
long Cy_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ry0)*(1<<16 ));
TRotaryClipData rcData;
rcData.Ax_16= Ax_16;
rcData.Bx_16= Bx_16;
rcData.Cx_16= Cx_16;
rcData.Ay_16= Ay_16;
rcData.By_16= By_16;
rcData.Cy_16= Cy_16;
rcData.dst_width= Dst.width;
rcData.dst_height= Dst.height;
rcData.src_width= Src.width;
rcData.src_height= Src.height;
if (!rcData.inti_clip(move_x,move_y)) return ;
TARGB32* pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_down_y);
while (true) //to down
{
long y= rcData.out_dst_down_y;
if (y>=Dst.height) break ;
if (y>=0 )
{
long x0= rcData.get_down_x0();
PicRotary3_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_down_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
if (!rcData.next_clip_line_down()) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)+= Dst.byte_width;
}
pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_up_y);
while (rcData.next_clip_line_up()) //to up
{
long y= rcData.out_dst_up_y;
if (y<0) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)-= Dst.byte_width;
if (y< Dst.height)
{
long x0= rcData.get_up_x0();
PicRotary3_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_up_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotary3 280.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
F:使用SSE的MOVNTQ指令优化CPU写缓冲
(仅改写了PicRotary3_CopyLine的实现)
void __declspec(naked) __stdcall PicRotarySSE_CopyLine(TARGB32* pDstLine,long dstCount,long Ax_16,long Ay_16,
// [esp+ 4] [esp+ 8] [esp+12] [esp+16]
long srcx0_16,long srcy0_16,TARGB32* pSrcLine,long src_byte_width)
// [esp+20] [esp+24] [esp+28] [esp+32]
{
//利用SSE的MOVNTQ指令优化写缓冲的汇编实现
asm
{
push ebx
push esi
push edi
push ebp
//esp offset 16
mov ebx,dword ptr [esp+ 8+16 ]
mov esi,dword ptr [esp+32+16 ]
mov edi,dword ptr [esp+28+16 ]
mov eax,dword ptr [esp+24+16 ]
mov ecx,dword ptr [esp+20+16 ]
dec ebx
xor edx,edx
test ebx,ebx
mov dword ptr [esp+ 8+16 ],ebx
jle loop_bound
// jmp loop_begin
//align 16
loop_begin:
mov ebx,eax
add eax,dword ptr [esp+16+16 ]
sar ebx,16
imul ebx,esi
add ebx,edi
mov ebp,ecx
add ecx,dword ptr [esp+12+16 ]
sar ebp,16
MOVD MM0,dword ptr [ebx+ebp*4 ]
mov ebx,eax
add eax,dword ptr [esp+16+16 ]
sar ebx,16
imul ebx,esi
mov ebp,ecx
add ecx,dword ptr [esp+12+16 ]
sar ebp,16
add ebx,edi
MOVD MM1,dword ptr [ebx+ebp*4 ]
mov ebp,dword ptr [esp+ 4+16 ]
PUNPCKlDQ MM0,MM1
mov ebx,dword ptr [esp+ 8+16 ]
MOVNTQ qword ptr [ebp+edx*4 ],MM0
add edx,2
cmp edx,ebx
jl loop_begin
EMMS
loop_bound:
cmp edx,ebx
jne loop_bound_end
sar eax,16
imul eax,esi
sar ecx,16
add eax,edi
mov eax,dword ptr [eax+ecx*4 ]
mov ecx,dword ptr [esp+ 4+16 ]
mov dword ptr [ecx+edx*4 ],eax
loop_bound_end:
pop ebp
pop edi
pop esi
pop ebx
ret 32
}
}
void PicRotarySSE(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src,double RotaryAngle,double ZoomX,double ZoomY,double move_x,double move_y)
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double tmprZoomXY=1.0/(ZoomX* ZoomY);
double rZoomX=tmprZoomXY* ZoomY;
double rZoomY=tmprZoomXY* ZoomX;
double sinA,cosA;
SinCos(RotaryAngle,sinA,cosA);
long Ax_16=(long)(rZoomX*cosA*(1<<16 ));
long Ay_16=(long)(rZoomX*sinA*(1<<16 ));
long Bx_16=(long)(-rZoomY*sinA*(1<<16 ));
long By_16=(long)(rZoomY*cosA*(1<<16 ));
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
long Cx_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+rx0)*(1<<16 ));
long Cy_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ry0)*(1<<16 ));
TRotaryClipData rcData;
rcData.Ax_16= Ax_16;
rcData.Bx_16= Bx_16;
rcData.Cx_16= Cx_16;
rcData.Ay_16= Ay_16;
rcData.By_16= By_16;
rcData.Cy_16= Cy_16;
rcData.dst_width= Dst.width;
rcData.dst_height= Dst.height;
rcData.src_width= Src.width;
rcData.src_height= Src.height;
if (!rcData.inti_clip(move_x,move_y)) return ;
TARGB32* pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_down_y);
while (true) //to down
{
long y= rcData.out_dst_down_y;
if (y>=Dst.height) break ;
if (y>=0 )
{
long x0= rcData.get_down_x0();
PicRotarySSE_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_down_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
if (!rcData.next_clip_line_down()) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)+= Dst.byte_width;
}
pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_up_y);
while (rcData.next_clip_line_up()) //to up
{
long y= rcData.out_dst_up_y;
if (y<0) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)-= Dst.byte_width;
if (y< Dst.height)
{
long x0= rcData.get_up_x0();
PicRotarySSE_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_up_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
}
asm sfence //刷新写入
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotarySEE 306.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
F':尝试利用SSE2新增的MOVNTI指令优化CPU写缓冲
void __declspec(naked) __stdcall PicRotarySSE2_CopyLine(TARGB32* pDstLine,long dstCount,long Ax_16,long Ay_16,
// [esp+ 4] [esp+ 8] [esp+12] [esp+16]
long srcx0_16,long srcy0_16,TARGB32* pSrcLine,long src_byte_width)
// [esp+20] [esp+24] [esp+28] [esp+32]
{
//利用SSE2的MOVNTI指令优化写缓冲的汇编实现
asm
{
push ebx
push esi
push edi
push ebp
//esp offset 16
mov ebx,dword ptr [esp+ 8+16 ]
mov esi,dword ptr [esp+32+16 ]
mov edi,dword ptr [esp+28+16 ]
mov eax,dword ptr [esp+24+16 ]
mov ecx,dword ptr [esp+20+16 ]
dec ebx
xor edx,edx
test ebx,ebx
mov dword ptr [esp+ 8+16 ],ebx
jle loop_bound
jmp loop_begin
align 16
loop_begin:
mov ebx,eax
add eax,dword ptr [esp +16+16 ]
sar ebx,16
imul ebx,esi
add ebx,edi
mov ebp,ecx
add ecx,dword ptr [esp+12+16 ]
sar ebp,16
mov ebx,dword ptr [ebx+ebp*4 ]
mov ebp,dword ptr [esp+ 4+16 ]
MOVNTI dword ptr [ebp+edx*4 ],ebx
mov ebx,eax
add eax,dword ptr [esp+16+16 ]
sar ebx,16
imul ebx,esi
mov ebp,ecx
add ecx,dword ptr [esp+12+16 ]
sar ebp,16
add ebx,edi
mov ebx,dword ptr [ebx+ebp*4 ]
mov ebp,dword ptr [esp+4+16 ]
MOVNTI dword ptr [ebp+edx*4+4 ],ebx
mov ebx,dword ptr [esp+ 8+16 ]
add edx,2
cmp edx,ebx
jl loop_begin
loop_bound:
cmp edx,ebx
jne loop_bound_end
sar eax,16
imul eax,esi
sar ecx,16
add eax,edi
mov eax,dword ptr [eax+ecx*4 ]
mov ecx,dword ptr [esp+ 4+16 ]
mov dword ptr [ecx+edx*4 ],eax
loop_bound_end:
pop ebp
pop edi
pop esi
pop ebx
ret 32
}
}
void PicRotarySSE2(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src,double RotaryAngle,double ZoomX,double ZoomY,double move_x,double move_y)
{
if ( (fabs(ZoomX*Src.width)<1.0e-4) || (fabs(ZoomY*Src.height)<1.0e-4) ) return; //太小的缩放比例认为已经不可见
double tmprZoomXY=1.0/(ZoomX* ZoomY);
double rZoomX=tmprZoomXY* ZoomY;
double rZoomY=tmprZoomXY* ZoomX;
double sinA,cosA;
SinCos(RotaryAngle,sinA,cosA);
long Ax_16=(long)(rZoomX*cosA*(1<<16 ));
long Ay_16=(long)(rZoomX*sinA*(1<<16 ));
long Bx_16=(long)(-rZoomY*sinA*(1<<16 ));
long By_16=(long)(rZoomY*cosA*(1<<16 ));
double rx0=Src.width*0.5; //(rx0,ry0)为旋转中心
double ry0=Src.height*0.5 ;
long Cx_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*cosA+(ry0+move_y)*rZoomY*sinA+rx0)*(1<<16 ));
long Cy_16=(long)((-(rx0+move_x)*rZoomX*sinA-(ry0+move_y)*rZoomY*cosA+ry0)*(1<<16 ));
TRotaryClipData rcData;
rcData.Ax_16= Ax_16;
rcData.Bx_16= Bx_16;
rcData.Cx_16= Cx_16;
rcData.Ay_16= Ay_16;
rcData.By_16= By_16;
rcData.Cy_16= Cy_16;
rcData.dst_width= Dst.width;
rcData.dst_height= Dst.height;
rcData.src_width= Src.width;
rcData.src_height= Src.height;
if (!rcData.inti_clip(move_x,move_y)) return ;
TARGB32* pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_down_y);
while (true) //to down
{
long y= rcData.out_dst_down_y;
if (y>=Dst.height) break ;
if (y>=0 )
{
long x0= rcData.get_down_x0();
PicRotarySSE2_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_down_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
if (!rcData.next_clip_line_down()) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)+= Dst.byte_width;
}
pDstLine= Dst.pdata;
((TUInt8*&)pDstLine)+=(Dst.byte_width* rcData.out_dst_up_y);
while (rcData.next_clip_line_up()) //to up
{
long y= rcData.out_dst_up_y;
if (y<0) break ;
((TUInt8*&)pDstLine)-= Dst.byte_width;
if (y< Dst.height)
{
long x0= rcData.get_up_x0();
PicRotarySSE2_CopyLine(&pDstLine[x0],rcData.get_up_x1()- x0,Ax_16,Ay_16,
rcData.out_src_x0_16,rcData.out_src_y0_16,Src.pdata,Src.byte_width);
}
}
asm sfence //刷新写入
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotarySEE2 304.2 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
一张效果图:
//程序使用的调用参数:
const long testcount=2000;
long dst_wh=1004;
for (int i=0;i
double zoom=rand()*(1.0/RAND_MAX)+0.5;
PicRotarySSE(ppicDst,ppicSrc,rand()*(PI*2/RAND_MAX),zoom,zoom,((dst_wh+ppicSrc.width)*rand()*(1.0/RAND_MAX)-ppicSrc.width),(dst_wh+ppicSrc.height)*rand()*(1.0/RAND_MAX)-ppicSrc.height);
}
//ps：如果很多时候源图片绘制时可能落在目标区域的外面，那么需要写一个剪切算法快速排除不必要的绘制
一张测试函数速度的时候生成的图像：
G:旋转测试的结果放到一起：
//注：测试图片都是800*600的图片旋转到1004*1004的图片中心，测试成绩取各个旋转角度的平均速度值
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试: (测试CPU为AMD64x2 4200+(2.37G),单线程)
//==============================================================================
// PicRotary0 34.9 fps
// PicRotary1 62.0 fps
// PicRotary2 134.2 fps
// PicRotary3 280.9 fps
// PicRotarySEE 306.3 fps
// PicRotarySEE2 304.2 fps
//(PicRotarySSE2_Block 316.6 fps (参见《下篇 补充话题》))
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
补充Intel Core2 4400上的测试成绩:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试: (测试CPU为Intel Core2 4400(2.00G)单线程)
//==============================================================================
// PicRotary0 58.6 fps
// PicRotary1 82.1 fps
// PicRotary2 167.9 fps
// PicRotary3 334.9 fps
// PicRotarySEE 463.1 fps
// PicRotarySEE2 449.3 fps
//(PicRotarySSE2_Block 351.3 fps (参见《下篇 补充话题》))
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//ps:文章的下篇将进一步优化图片旋转的质量(使用二次线性插值、三次卷积插值和MipMap链)，并完美的处理边缘的锯齿，并考虑介绍颜色的Alpha Blend混合
(希望读者能在这一系列的文章中不仅能学到旋转和缩放，还能够学到一些优化的基本技巧和思路；也欢迎指出文章中的错误、我没有做到的优化、改进意见 等)