Рубрика «ресайз»

в 7:53, , рубрики: Алгоритмы, высокая производительность, обработка изображений, ресайз

Хочу поделиться очень простым и эффективным методом ресайза изображении, который работает за константное время относительно размера исходного изображения и дает неожиданно качественный результат. Метод применим для любых языков и приложений.

Для начала давайте порассуждаем логически. Если вы делаете ресайз изображения, наверное вы хотите чтобы результат хотя бы отдаленно напоминал оригинал. Для этого нужно учесть как можно больше информации из исходного изображения. Вы слышали о методе «ближайшего соседа»? В этом методе для каждой точки конечного изображения просто берется какая-то одна точка из исходного изображения в неизменном виде.

Качественное уменьшение изображений за константное время - 1
Уменьшение изображения 4928×3280 до 256×170 ближайшим соседом.

Рекомендую смотреть примеры из статьи в браузере в масштабе 100% и без ретины. То есть по максимуму исключить ресайз при просмотре.

Результат не представляет ничего хорошего. Изображение дерганое, зернистое, даже трудно понять что на нем изображено. Особенно если на исходном изображении было много мелких деталей или оно само было зернистым. Почему так получается? Потому что в конечном изображении было учтено очень мало информации из исходного. Если условно отметить на исходном изображении те точки, которые попадают в конечное, получится вот такая сеточка:

Качественное уменьшение изображений за константное время - 2
Точки, которые попадут в конечное изображение размером 20×13.
Читать полностью »

в 11:28, , рубрики: avx, AVX2, C, pillow, pillow-simd, python, sse, SSE4, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

Я продолжаю подробно рассказывать о приемах оптимизации, позволивших мне написать самый быстрый ресайз изображений на современных x86 процессорах. На этот раз речь пойдет о преобразовании вычислений с плавающей точкой в вычисления с целыми числами. Сперва я расскажу немного теории, как это работает. Затем вернусь к реальному коду, в том числе SIMD-версии.

В предыдущих частях:

→ Часть 0
→ Часть 1, общие оптимизации
→ Часть 2, SIMD

Читать полностью »

в 16:13, , рубрики: avx, AVX2, C, pillow, pillow-simd, python, sse, SSE4, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

Это продолжение цикла статей о том, как я занимался оптимизацией и получил самый быстрый ресайз на современных x86 процессорах. В каждой статье я рассказываю часть истории, и надеюсь подтолкнуть еще кого-то заняться оптимизацией своего или чужого кода. В предыдущих сериях:

→ Часть 0
→ Часть 1, общие оптимизации

В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

Читать полностью »

в 13:12, , рубрики: C, pillow, pillow-simd, python, sse, uploadcare, x87, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 1, общие оптимизации - 1

Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

Читать полностью »

в 8:17, , рубрики: avx, pillow, pillow-simd, python, simd, sse, uploadcare, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.

Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.

Читать полностью »

в 12:45, , рубрики: Adobe Premiere Pro 2015, Apple ProRes, Avid DNxHD, BlackMagic DaVinci Resolve 12, BlackMagic URSA camera, CinemaDNG player 4K, CinemaDNG workflow, CUDA, CUDA J2K codec, dng post production, DNG processing, DNG viewer, DNxHR, Fast CinemaDNG Processor, footage Culling and Reviewing, freeware, gpgpu, GPU color correction, GPU debayer DFPD, GPU denoiser, GPU JPEG2000, GPU resize, GPU USM, Image Processing SDK on CUDA, intermediate editing codec, NVIDIA GPU, высокая производительность, дебайер MG, демозаик, конвертер и плеер CinemaDNG 4K, обработка изображений, отбраковка и сортировка DNG, параллельное программирование, разработка под windows, ресайз, шумодав

На Хабре у меня уже было две статьи (1 и 2), обе они касались реализации быстрого сжатия изображений по алгоритму JPEG на CUDA. Теперь я бы хотел рассказать о другой, гораздо более масштабной задаче — как мы сделали конвертер и видео плеер для серий DNG изображений на CUDA. При этом мы получили очень высокую скорость работы, потому что вся обработка исходных данных в формате DNG теперь выполняется на видеокарте NVIDIA.

Как мы сделали конвертер и плеер для CinemaDNG на CUDA - 1
Исходное изображение в формате DNG взято с сайта blackmagicdesign.com

Несмотря на то, что в мире уже есть очень большое количество конвертеров RAW, которые работают с форматом DNG, мы решили сделать ещё один, но очень быстрый, который можно было бы использовать в том числе для отбраковки и сортировки. Видео плееры DNG тоже есть, но обычно они работают с уменьшенным разрешением, поэтому просмотреть только что отснятый в формате DNG материал на полном разрешении — это проблема. С помощью нашего конвертера мы сделали попытку обработать картинки настолько быстро, чтобы уметь просматривать серии DNG изображений в реальном времени и при полном разрешении. Естественно, что кроме скорости необходимо было получить приемлемое качество обработки и шумоподавления, и мне кажется, что нам это удалось.
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js