从0开始学习NEON(2)

1、前言

继上一个例子，本次继续来学习NEON，本次学习NEON中向量拼接的操作，主要应用在图像的padding中。
https://blog.csdn.net/weixin_42108183/article/details/136440707

2、案例

2.1 案例1

在某些情况下，需要取在每个向量中去一部分值出来组成一个新的向量，这些值在逻辑上是连续的，如下图所示:
在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <arm_neon.h>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
#include <arm_neon.h>

int main(){
    // a拼接b 再取偏移量
    float _a[] = {1,2,3,4}, _b[] = {5,6,7,8} ;
    float32x4_t a = vld1q_f32(_a);
    float32x4_t b = vld1q_f32(_b);
    float32x4_t r1 = vextq_f32(a,b,1); //r1={2,3,4,5}
    
    vector<float> show_data(4);
    vst1q_f32 (show_data.data(),r1);  
    for(auto n : show_data){
        cout <<  static_cast<int>(n) << endl;
    }   
    cout << "----------" << endl;
    float32x4_t r2 = vextq_f32(a,b,2); //r2={3,4,5,6}
    vst1q_f32 (show_data.data(),r2);  
    for(auto n : show_data){
        cout <<  static_cast<int>(n) << endl;
    }   
    cout << "----------" << endl;

    float32x4_t r3 = vextq_f32(a,b,3); //r3={4,5,6,7}
    vst1q_f32 (show_data.data(),r3);  
    for(auto n : show_data){
        cout <<  static_cast<int>(n) << endl;
    }   
    // float32x4_t r4 = vextq_f32(a,b,4); // 错误 对vextq_f32偏移量的范围有限制，最多偏移一个q寄存器范围的值
    return 0;
}

2.2、案例2

在padding时，如果使用传统的方法，直接在原数据的周围加一圈数据，再将新数据储存起来，再进行其他操作。如果在一行一行padding的同时进行其他操作，就可以不用申请额外的空间了。

常量填充

常量填充是指，实现定义一个固定的padding向量，每一行的数据，都利用这个padding向量来计算边界值，如下图时针对左边界的填充

在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <arm_neon.h>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
#include <arm_neon.h>

int main(){
    uint8_t pad_val = 0;
    //dup指令生成padding向量
    uint8x16_t v8_const_pad = vdupq_n_u8(pad_val);
  
    // 第0行数据
    vector<uint8_t> row0;
    for(int i=0;i<16;i++){
        row0.push_back(i);
    }

    auto v8_pre_row_data = v8_const_pad;  // 填充数据
    
    //读取第0行数据
    uint8x16_t v8_tmp_data = vld1q_u8(row0.data());
    //第0行带有左padding的数据
    uint8x16_t v8_row_cur_data = vextq_u8(v8_const_pad, v8_tmp_data, 15);  // 拼接起来从第15个偏移量的位置取数值
    

    // //读取第1行数据,假设第一行数据与第二行数据相等
    vector<uint8_t> row1 = row0
    v8_tmp_data = vld1q_u8(row1.data());
    // //第1行带有左padding的数据
    uint8x16_t v8_next_row_data = vextq_u8(v8_const_pad, v8_tmp_data, 15); 
    return 0;
}

复制填充

复制填充就是将填充值修改为图像最边界的值，基本上和常量填充一致。

反射填充

反射填充的解释就在复制填充的情况下，将paddding向量逆序，例如有一个向量为 abcdefgh ，对于普通反射，直接取值然后逆序即可abcdefgh -> cdba|abcdefgh| hgfe，而对于101反射，则需要再变化一点，abcdefgh -> ecdb|abcdefgh| gfed。普通反射和101反射的区别是对称中心两个a的中间还是a本身。代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <arm_neon.h>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

#include <arm_neon.h>

int main(){
    vector<uint8_t> row0;
    for(int i=0;i<16;i++){
        row0.push_back(i);
    }
	// 取第1~7
    uint8x8_t v8_ref_pad0 = vld1_u8(row0.data()+1);  // 1,2,3,4,5,6,7,0
	
    // 逆序
    uint8x8_t v8_ref_pad1 = vrev64_u8(v8_ref_pad0);  // 0,7,6,5,4,3,2,1
		
    // 第0行原始数据
    uint8x16_t v8_row0_data = vld1q_u8(row0.data());   // 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15
	
    // 拼接，必须与第0行原始数据一样的长度才能调用vextq_u8这个函数
    uint8x16_t vcombine_0_1 = vcombine_u8(v8_ref_pad0, v8_ref_pad1);  // 1,2,3,4,5,6,7,0,0,7,6,5,4,3,2,1
    // 得到拼接后的向量
    uint8x16_t v8_cur_row_data = vextq_u8(vcombine_0_1, v8_row0_data, 15);  //  	           1,2,3,4,5,6,7,0,0,7,6,5,4,3,2,|1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14|,15
    return 0;
}