1.cannyԴ?码改?Ľ?
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

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       该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。码改

       比如读取文件，码改

       几何变换中的码改垂直镜像，平移，码改旋转，码改极简留言源码缩放；

       正交变换的码改DFT，FFT，码改DCT，码改DST，码改DHT，码改DWashT；

       灰度处理中的码改反色，直方图均衡，码改全局线性变换，码改分段线性变换，码改指数非线性变换，对数非线性变换；

       图像增强里面的孟村麻将源码加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；

       图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；

       图像恢复里面的源码精灵代码直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码-

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的课源码下载多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的cad制图源码量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。