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 - chulia
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
http://blog.csdn.net/javatalk/archive/2007/05/08/1600331.aspx
FW; http://blog.csdn.net/housisong/archive/2007/04/27/1586717.aspx
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
HouSisong@GMail.com 2007.04.26
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
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
下篇 高质量的旋转
(2007.04.29修正一个TRotaryClipData.find_begin的bug)
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vc6;
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;
(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<pic.width) && (y>=0)&&(y<pic.height) );
}
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<Dst.height;++y)
{
for (long x=0;x<Dst.width;++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 12.6 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<Dst.height;++y)
{
double srcx_f=srcx0_f;
double srcy_f=srcy0_f;
for (long x=0;x<Dst.width;++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 8.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
( PicRotary1优化后速度反而更慢的说明：
vc6编译器将PicRotary0优化的很好，sin\cos等重复计算都自动提到了循环外；对于PicRotary1，编译器的优化反而降低了，可能
是因为有了太多的变量；经过测试用汇编重写该函数(并优化掉取整)得到的速度只比PicRotary2慢些而已 )
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<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=srcx0_16;
long srcy_16=srcy0_16;
for (long x=0;x<Dst.width;++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 55.8 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<dst_x0) test_dst_x1=dst_x0;
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);
}
}; 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
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 srcx_16=rcData.out_src_x0_16;
long srcy_16=rcData.out_src_y0_16;
long x1=rcData.get_down_x1();
for (long x=rcData.get_down_x0();x<x1;++x)
{
pDstLine[x]=Pixels(Src,(srcx_16>>16),(srcy_16>>16));
srcx_16+=Ax_16;
srcy_16+=Ay_16;
}
}
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 srcx_16=rcData.out_src_x0_16;
long srcy_16=rcData.out_src_y0_16;
long x1=rcData.get_up_x1();
for (long x=rcData.get_up_x0();x<x1;++x)
{
pDstLine[x]=Pixels(Src,(srcx_16>>16),(srcy_16>>16));
srcx_16+=Ax_16;
srcy_16+=Ay_16;
}
}
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotary3 74.1 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
F:使用SSE的MOVNTQ指令优化CPU写缓冲
{
TARGB32* psrc;
long src_byte_width;
long Ax_16;
long Ay_16;
TARGB32* pDstLine;
long xCount;
long srcx0_16;
long srcy0_16;
}; void PicRotarySSE_copyLine(TRotaryCopyLineData* rclData)
{
/* //汇编实现的功能等价的对应高级语言代码示例
for (long x=0;x<rclData->xCount;++x)
{
rclData->pDstLine[x]=((TARGB32*)((TUInt8*)rclData->psrc
+(rclData->srcy0_16>>16)*rclData->src_byte_width))[rclData->srcx0_16>>16];
rclData->srcx0_16+=rclData->Ax_16;
rclData->srcy0_16+=rclData->Ay_16;
}
//*/
/* //汇编实现
asm
{
mov esi,rclData
mov ecx,[esi]TRotaryCopyLineData.xCount
push ebp
test ecx,ecx
jle EndWrite
mov edi,[esi]TRotaryCopyLineData.pDstLine
mov edx,[esi]TRotaryCopyLineData.srcx0_16
mov ebx,[esi]TRotaryCopyLineData.srcy0_16
lea edi,[edi+ecx*4]
neg ecx
loop_start:
mov eax,ebx
mov ebp,edx
shr eax,16
imul eax,[esi]TRotaryCopyLineData.src_byte_width
add ebx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ay_16
add edx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ax_16
shr ebp,16
lea eax,[eax+ebp*4]
mov ebp,[esi]TRotaryCopyLineData.psrc
mov eax,[eax+ebp]
mov [edi+ecx*4],eax
inc ecx
jnz loop_start
EndWrite:
pop ebp
}
//
//*//优化写缓冲的汇编实现
asm
{
mov esi,rclData
mov ecx,[esi]TRotaryCopyLineData.xCount
push ebp
test ecx,ecx
jle EndWrite
mov edi,[esi]TRotaryCopyLineData.pDstLine
mov edx,[esi]TRotaryCopyLineData.srcx0_16
mov ebx,[esi]TRotaryCopyLineData.srcy0_16
push ecx
and ecx, (not
test ecx,ecx //nop
jle EndWriteLoop2
lea edi,[edi
+ecx*4]neg ecx
loop2_start:
mov eax,ebx
mov ebp,edx
shr eax,
imul eax,[esi]TRotaryCopyLineData.src_byte_width
add ebx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ay_16
add edx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ax_16
shr ebp,16
lea eax,[eax+ebp*4]
mov ebp,[esi]TRotaryCopyLineData.psrc
MOVD mm0,[eax+ebp]
mov eax,ebx
mov ebp,edx
shr eax,
imul eax,[esi]TRotaryCopyLineData.src_byte_width
add ebx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ay_16
add edx,[esi]TRotaryCopyLineData.Ax_16
shr ebp,16
lea eax,[eax+ebp*4]
mov ebp,[esi]TRotaryCopyLineData.psrc
PUNPCKlDQ mm0,[eax+ebp]
// MOVNTQ qword ptr [edi+ecx*4], mm0 //不使用缓存的写入指令
asm _emit 0x0F asm _emit 0xE7 asm _emit 0x04 asm _emit 0x8F
add ecx,
2jnz loop2_start
//sfence //刷新写入
//asm _emit 0x0F asm _emit 0xAE asm _emit 0xF8
emms
EndWriteLoop2:
pop ecx
and ecx,
test ecx,ecx
jle EndWrite
mov eax,ebx
shr eax,
imul eax,[esi]TRotaryCopyLineData.src_byte_width
shr edx,16
lea eax,[eax+edx*4]
mov edx,[esi]TRotaryCopyLineData.psrc
mov eax,[eax+edx]
mov [edi],eax
EndWrite:
pop ebp
}
} 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
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;
TRotaryCopyLineData rclData;
rclData.Ax_16
rclData.Ay_16=rcData.Ay_16;
rclData.psrc=Src.pdata;
rclData.src_byte_width=Src.byte_width;
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)
{
rclData.srcx0_16=rcData.out_src_x0_16;
rclData.srcy0_16=rcData.out_src_y0_16;
long x0=rcData.get_down_x0();
rclData.pDstLine=&pDstLine[x0];
rclData.xCount=rcData.get_down_x1()–x0;
PicRotarySSE_copyLine(&rclData);
}
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)
{
rclData.srcx0_16=rcData.out_src_x0_16;
rclData.srcy0_16=rcData.out_src_y0_16;
long x0=rcData.get_up_x0();
rclData.pDstLine=&pDstLine[x0];
rclData.xCount=rcData.get_up_x1()–x0;
PicRotarySSE_copyLine(&rclData);
}
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicRotarySEE 80.8 fps
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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<testcount;++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:
//==============================================================================
// PicRotary0 12.6 fps
// PicRotary1 8.4 fps
// PicRotary2 55.8 fps
// PicRotary3 74.1 fps
// PicRotarySEE 80.8 fps
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//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)