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问如何对该算法进行矢量化，八阶遍历matlab速度问题。
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Stack Overflow用户

提问于 2012-12-25 00:01:12

回答 3查看 222关注 0票数 2

背景故事：

这是一个旧的脚本，我需要比较同一对象的两个稍微不同的图像来获取相机本身的数据。我用八度写了这个脚本，后来我发现matlab运行得更快，因为比我用matlab代替八度更快。我最近决定再次检查八度，我仍然得到了1:1000的速比。

问题：

如何将该算法向量化？
matlab (诗句八度)有办法自动矢量化此代码运行1000倍快-0.1秒诗句100秒对彩色图像420X420像素大小？

剧本：

color_depth = 8;
number_of_colors = 3;
number_of_grey_levels = 2^color_depth;
Double_Distribution_0 =zeros(number_of_grey_levels,number_of_grey_levels,number_of_colors);
frame_A = 1+int16(imread('Path\image_A.tif'));
frame_1 = 1+int16(imread('Path\image_1.tif'));
[height,width]=size(frame_A(:,:,1));
number_of_pixels = width*height;

for k = 1:number_of_colors
    tic
    for i = 1:height
        for j = 1:width
                Double_Distribution_0(frame_1(i,j,k),frame_A(i,j,k),k) = 1 + Double_Distribution_0(frame_1(i,j,k),frame_A(i,j,k),k);
        end
    end
   toc
end

matlab

octave

vectorization

回答 3

Stack Overflow用户

发布于 2013-01-02 20:25:48

1)是的，您可以像Shai所解释的那样将代码向量化。但是，请注意，他的解决方案缺少frame_1和frame_A上的颜色索引。

for k=1:number_of_colors
    f_1 = frame_1(:,:,k);
    f_A = frame_A(:,:,k);
    Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray( {f_1(:), f_A(:)}, 1,...
                                   [number_of_grey_levels, number_of_grey_levels] );

end

2) Matlab比Octave快很多倍的原因是，从6.5版开始，Matlab就使用了JIT编译器来大大加快简单的for-循环等。如果您不熟悉JIT是什么，请查看这里。据我所知，Octave还在为自己的JIT工作，但我认为还需要一段时间:-)。

您的Octave版本是否会受益于上述代码取决于他们是如何用Octave编写的。我希望会有很大的好处。

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2012-12-25 06:19:17

如果我正确理解你的代码，它所做的是建立一个二维直方图的联合颜色分布的两个框架。

for k=1:number_of_colors
     Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray( {frame_1(:), frame_A(:)}, 1,...
                               [number_of_grey_levels, number_of_grey_levels] );
end

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2013-01-25 14:57:32

谢谢你们两位的快速反应。

不知何故，语法的一部分不起作用，但当我将其缩短为：

Double_Distribution_0(:,:,k) = accumarray({frame_1(:,:,k),frame_A(:,:,k)},1);

我得到了我想要的结果(将结果与旧代码进行比较)，在这种情况下，八度下的运行时间仅比matlab高2倍。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/14026607

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