OpenCV算法加速（2）MMX、SSE工业视觉算法优化

很多人觉得OpenCV速度比较慢，其实提升OpenCV运行速度，最常见的就是重新编译OpenCV，添加各种指令集优化支持。

在CMake阶段：

启用SSE指令集，SSE3/SSE4，AVX/AVX2

勾选支持 ENABLE_AVX ENABLE_AVX2 ENABLE_POPCNT

勾选 TBB支持

如果有英伟达显卡，勾选 CUDA相关选项

代码实现阶段：

1. 多用指针

2. 框架 parallel_for_ 编程，支持OpenMP、pthreads、C++11 threads、Intel TBB、Microsoft并发或GCD等在不同系统上。

3. 多看OpenCV源码，实现SSE编程重写

4. CUDA编程实现

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上述主要针对传统的图像处理模块！ 对深度神经网络-DNN模块，OpenCV支持OpenVINO加速执行 是一个很好的选择，另外一个好像10月份 DNN已经添加了CUDA支持，后续DNN模块将会支持CUDA加速，预期在OpenCV的下个release中将会发布。 =================================

总结，基本上OpenCV通过上述手段加速，特别是并行对卷积操作特别有效，常规的3D卷积加速可以达到300倍左右！CUDA对传统的图像处理可以达到30～100之间，可以说基本上让OpenCV性能速度可以达到工业级应用要求！

OpenCV加速与优化，让代码执行速度飞起来

SIMD指令集 SSE/AVX

https://blog.csdn.net/qq_32916805/article/details/117637192

MMX和SSE实现的opencv数据结构的图像反色算法优化

SSE图像算法优化系列一：一段BGR2Y的SIMD代码解析。

SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。