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图像算法移植到DSP及其优化步骤

2019-07-13 15:19发布

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图像算法移植到DSP及其优化步骤
当你需要把已经写好的算法，移植到你的DSP开发板上并很好的跑起来，需要做哪些工作呢？ 下面我分两部分来讲，第一分部是移植，第二部分为算法优化

移植：

1）如果你的算法是基本opencv这样的基本上开发的，你需要脱离opencv的环境。 2）如果你的算法是C++语言，请你改成标准的C语言。虽然DSP的开发环境是支持C++的，但是不建议你这么做。 3）修改你算法的内存分配，尽量内存一次分配好，DSP在算法不断的申请和释放时会有隐患。优先使用静态数组，会减轻很多工作量。 4）在CCS下建立工程，来调试你的算法，内存分配函数需要使用TI提供的函数。如果你的算法能够长期稳定的运行，那么恭喜你，你的算法移植就完成了。

优化：

算法优化，需要你能懂算法，也懂DSP。如果你只会写DSP程序，而不会算法，这对整个产品来说，是不能达到最优的。有些公司怕算法泄密，给优化人员一段或几段程序让其优化。我觉得这样做是很不合理的。除非你自己能控制大局，精通优化，这样才可行。
1）你需要对算法原理做一个深刻苦的理解，阅读相关的文章。 2）对你拿到的算法做全方位的熟悉。 3）做好上面的准备工作后，你要对算法的结构做重新的整理。依据DSP的特点，比如内存的分布。算法结构调整完成后，你的算法在DSP上速度应该有一个明显的提高了。 4）结构调整完成后，找到算法中比较费时的部分。确定我们需要优化的重点，这部分内容多是每张图像都要处理一次或多次的部分。对于算法启动时初始化部分的内容，一般不需要优化。 5）确定优化内容后，你首先考虑从语言结构上去做优化，这个时候应该还是C语言的。我不建议大家用TI提供的在C语言中使用优化嵌入的C库函数。 6）你把需要优化的函数改写为线性汇编或汇编函数。不断的调整软件流水，提高速率。
这个整个移植优化的工作就基本上做完了，其实实际工作中，移植优化的工作量往往会比较大，要不断的反复，找更好的方法。移植优化跟算法开发一样，是个细致的活。需要静下心来，仔细研究，欢迎大家一起来探讨。

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