![シンプルに书ける！ 1/2
? vImageを利用しない畳み込み演算のコード
for (i=0; i<imageHeight; i++) {
for (j=0; j<imageWidth; j++) {
int accumulator = 0;
for (ik=0; jk<kernelHeight; ik++) {
for (jk=0; jk<kernelWidth; jk++) {
accumulator += kernel[k][l] *
src[i+ik-kernelHeight/2][j+jk-kernelWidth/2];
} }
dst[i][j] = accumulator;
}
}
?このままだとものすごく遅い！
?実際には、端部の処理とかオーバーフローの処理とかも必要
?ちゃんと書くと数百行に！！ 9](https://image.slidesharecdn.com/tsutsumivimage20120721-120720192740-phpapp02/85/vImage-9-320.jpg)
![惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例
ブラー
static int16_t gaussianblur_kernel[25] = {
! 1, 4, 6, 4, 1,
! 4, 16, 24, 16, 4,
! 6, 24, 36, 24, 6,
! 4, 16, 24, 16, 4,
! 1, 4, 6, 4, 1
};
16](https://image.slidesharecdn.com/tsutsumivimage20120721-120720192740-phpapp02/85/vImage-16-320.jpg)
![惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例
エンボス
static int16_t emboss_kernel[9] = {
! -2, 0, 0,
! 0, 1, 0,
! 0, 0, 2
};
17](https://image.slidesharecdn.com/tsutsumivimage20120721-120720192740-phpapp02/85/vImage-17-320.jpg)
![惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例
先鋭化
static int16_t sharpen_kernel[9] = {
! -1, -1, -1,
! -1, 9, -1,
! -1, -1, -1
};
18](https://image.slidesharecdn.com/tsutsumivimage20120721-120720192740-phpapp02/85/vImage-18-320.jpg)
![サンプルコード
? https://github.com/shu223/
vImageDemo
? vImageで実現可能な処理を
UIImageのカテゴリとして実装して
あります
? コード例
imageView.image = [image emboss];
23](https://image.slidesharecdn.com/tsutsumivimage20120721-120720192740-phpapp02/85/vImage-23-320.jpg)
惫滨尘补驳别のススメ（改订版）
- 1. 惫滨尘补驳别のススメ （改訂版） @shu223 1
- 2. 自己紹介 ? 面白法人カヤック勤務 ? Twitter @shu223 ? Blog 『Over&Outその後』 2
- 3. 最近つくったアプリ タップ忍者 モンスターを集めてまいれ！2 モンスターを集めてまいれ！ 3
- 4. アジェンダ ? vImageとは？ ? 何がいいの？ ? 使用例 ? その他諸々 4
- 5. vImageとは？ ? Accelerate.framework内のライブラリ ? iOSデバイスのハードウェア向けに最適化 されていて高速 ? 畳み込みや幾何変換，ヒストグラム計算 などの画像処理系の関数をまとめたもの で，iOS5から利用可能 5
- 6. 何がいいの？ ? シンプルに书ける！ ? 速い！ ? 省電力！ 6
- 7. 畳み込み演算 ? 各種画像処理のコアとなる 処理 ? カーネルサイズと画素数に 応じて処理量が指数関数的 に増大する カーネルサイズ7x7、 解像度2448x3264の場合、 演算回数は3億9152万回！ 7
- 9. シンプルに书ける！ 1/2 ? vImageを利用しない畳み込み演算のコード for (i=0; i<imageHeight; i++) { for (j=0; j<imageWidth; j++) { int accumulator = 0; for (ik=0; jk<kernelHeight; ik++) { for (jk=0; jk<kernelWidth; jk++) { accumulator += kernel[k][l] * src[i+ik-kernelHeight/2][j+jk-kernelWidth/2]; } } dst[i][j] = accumulator; } } ?このままだとものすごく遅い！ ?実際には、端部の処理とかオーバーフローの処理とかも必要 ?ちゃんと書くと数百行に！！ 9
- 10. シンプルに书ける！ 2/2 ? vImageを利用した畳み込み演算のコード vImageConvolve_ARGB8888(source, dest, NULL, 0, 0, kernel, kernelHeight, kernelWidth, divisor, NULL, flags ); ?コードがシンプルに！ ?もちろん端部処理とかオーバーフローの処理は内部で やってくれてる 10
- 12. 14倍高速！！ 12
- 14. 90％の節電 !! 14
- 15. vImageの使い方 ? Accelerateフレームワークをプロジェクトに追加し、 Accelerate.hをインポートすればOK ? とりあえずvImageConvolve_ARGB8888() ひとつ で色々できる vImageConvolve_ARGB8888(source, dest, NULL, 0, 0, kernel, kernelHeight, kernelWidth, divisor, NULL, flags ); 第５引数の kernel に渡す配列によって様々なフィル タを実現できる 15
- 16. 惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例 ブラー static int16_t gaussianblur_kernel[25] = { ! 1, 4, 6, 4, 1, ! 4, 16, 24, 16, 4, ! 6, 24, 36, 24, 6, ! 4, 16, 24, 16, 4, ! 1, 4, 6, 4, 1 }; 16
- 17. 惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例 エンボス static int16_t emboss_kernel[9] = { ! -2, 0, 0, ! 0, 1, 0, ! 0, 0, 2 }; 17
- 18. 惫滨尘补驳别颁辞苍惫辞濒惫别使用例 先鋭化 static int16_t sharpen_kernel[9] = { ! -1, -1, -1, ! -1, 9, -1, ! -1, -1, -1 }; 18
- 19. 回転 vImageRotate_ARGB8888(&src, &dest, NULL, radians, bgColor, kvImageBackgroundColorFill); 19
- 20. 膨張 vImageDilate_ARGB8888(&src, &dest, 0, 0, morphological_kernel, 3, 3, kvImageCopyInPlace); 20
- 21. 収縮 vImageErode_ARGB8888(&src, &dest, 0, 0, morphological_kernel, 3, 3, kvImageCopyInPlace); 21
- 22. ヒストグラム均一化 vImageEqualization_ARGB8888(&src, &dest, kvImageNoFlags); 22
- 23. サンプルコード ? https://github.com/shu223/ vImageDemo ? vImageで実現可能な処理を UIImageのカテゴリとして実装して あります ? コード例 imageView.image = [image emboss]; 23
- 24. サンプル适用例 24
- 25. サンプル适用例 25
- 26. vs CoreImage / OpenCV vImage CoreImage OpenCV 導入しやすさ ◎ ◎ 機能の豊富さ △ ？ ◎ 処理速度 要検証（※） 情報量 △ ○ （※） ?CoreImageもvImageもハードウェアアクセラレーションを行っているはず。 ?OpenCVはNVidia CUDAランタイムを利用しているのでNVidiaのGPUが必要 ?（http://opencv.jp/opencv-2svn/cpp/gpu_gpu_module_introduction.html） ?速度面でいえばシェーダで書いてOpenGLESで処理する場合との比較も必要 26
- 27. ドキュメント ? WWDC2011のセッションビデオ＆スライド ? 概要を知るには一番わかりやすい ? vImage Programming Guide ? 処理前後のサンプル画像や、フィルタ配列の図も あってわかりやすい ? vImageリファレンス ? たくさんあるので必要に応じてどうぞ??? ? Conversion / Convolution / Decompression / Geometry / Histogram / Morphology / Transform??? etc... 27
- 28. vImageを使用している 画像処理ライブラリ ? NYXImagesKit ? vImage, vDSP, CoreImageを併用 ? gihyo.jpにて連載中の第３回記事で紹介しました ? 『iOSアプリ開発で使いこなしたいとっておきのOSS』 ? ?addictさんその節はありがとうございました 28
- 30. ご清聴ありがとうございました 30