neon

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我正在試圖製作高斯模糊圖像濾波器的移動快速版本。我讀過其他的問題，比如：Fast Gaussian blur on unsigned char image- ARM Neon Intrinsics- iOS Dev 對於我的目的，我只有一個固定大小（7×7）固定西格馬（2）高斯濾波器需要。因此，在針對ARM NEON進行優化之前，我正在C++中實現一維高斯內核，並直接在移動環境（Android

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C變量

我一直用C的一個問題/ C++裏面ARM NEON彙編代碼的變量寫成： __asm__ __volatile() 我讀過有關下列可能性，這要得益於ARM移動值到NEON寄存器。下面的每一種可能引起致命的信號在我的Android應用程序： VDUP.32 d0, %[variable] VMOV.32 d0[0], %[variable] 輸入參數列表包括： [variable] "r"

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在ARM寄存器中加載立即浮點

我需要使用匯編在NEON寄存器（或ARM寄存器，比我可以VMOV它）中加載立即數0.5f（= 0.8，以十六進制表示）。我讀過ARM DOC：http://infocenter.arm.com/help/index.jsp?topic=/com.arm.doc.dui0204h/Bcfjicfj.html 哪個環節：http://infocenter.arm.com/help/index.jsp

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NEON：將uint8_t數組加載到128位寄存器中

我需要將uint8數組中的值加載到128個NEON寄存器中。有一個類似的question。但是沒有好的答案。我的解決辦法是： uint8_t arr[4] = {1,2,3,4}; //load 4 of 8-bit vals into 64 bit reg uint8x8_t _vld1_u8 = vld1_u8(arr); //convert to 16-bit and move

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調整大小的8位圖片

我有一個8位的640×480的圖像，我想縮小到320×240的圖像： void reducebytwo(uint8_t *dst, uint8_t *src) //src is 640x480, dst is 320x240 會是什麼做的，使用ARM的最佳方式SIMD NEON？任何示例代碼？作爲一個起點，我只是想這樣做相當於： for (int h = 0; h < 240; h++)

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爲ARM優化掃描線轉換功能

下面的代碼將一行從8位蒼白格式轉換爲32-RGBA。在我嘗試實現它之前，我想知道下面的代碼是否適合用Direct-Math或ARM Neon intrinsics或內聯彙編進行優化。我第一次看文檔並沒有發現任何可以涵蓋查表部分的內容。 void CopyPixels(BYTE *pDst, BYTE *pSrc, int width, const BYTE mask, Color* p

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如何在ARM NEON中將uint8x8_t加載到float32x4中？

我正在研究圖像處理算法，並且正在研究使用NEON對其進行優化。該算法包括將每個（RGBA，8位）像素乘以某個權重，進行一些加法並最終轉換回uint8_t值。我遇到的第一個問題是如何有效地將單個uint8_t像素加載並轉換爲NEON的float32x4_t。我搜索一個合適的轉換的參考，並不能找到一個適合，所以我使出了這個醜陋的代碼： const uint8_t* psrc = ...; // po

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使用ARM的圖像大小調整NEON

我試圖實現此圖像縮小算法的逐行版本：http://intel.ly/1avllXm，應用於RGBA 8位圖像。爲了簡化，請考慮調整單行w_src - > w_dst的大小。然後，每個像素可以將其值賦予具有權重1.0的單個輸出累加器，或者對權重α和（1.0f-α）的兩個連續輸出像素有貢獻。在C /僞代碼： float acc[w_dst] = malloc(w_dst * 4); x_dst =

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ARM霓虹燈：有條件的店鋪建議

我想弄清楚如何在ARM霓虹燈中生成條件存儲。我想要做的是相當於這個SSE指令： void _mm_maskmoveu_si128（__ m128i d，__m128i n，char * p）; 其中有條件地將d的字節元素存儲到地址p中。選擇器n中每個字節的高位確定是否存儲d中的對應字節。有關如何使用NEON內在函數執行此操作的任何建議？謝謝這是我所做的： int8x16_t store_ma

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可能爲ARM NEON並行化濾波器？

我想弄清楚是否以及如何將特定的現有代碼並行化以用於ARM Cortex-A9 NEON SIMD單元。這是代碼： for(int i=0; i < 11; i++) { f4UF1 *= F[i]; A[i][2] = A[i][1]; A[i][1] = A[i][0]; A[i][0] = f4UF1; B[i][2] = B[i][1]