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opencv中的hal方法调用流程分析

在opencv中有一些所谓hal(hardware acceleration layer)实现，看名字好像和硬件相关，其实也不尽然，可以理解为比常规的ocv实现更快的版本就好了。此文要做的就是要找到其实现或者切入流程，打通整个函数调用逻辑。本文将以resize和gaussianblur两个函数来分析。

resize

首先定位到imgproc模块的imgproc.hpp文件，找到其中的cv_exports_w void resize( inputarray src, outputarray dst, size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = inter_linear );方法。因为我们在外部使用的时候都是引用头文件来使用，也就是头文件的函数是我们使用的入口函数。而ocv实现会有许多的分支，一下难以确定，所以我们从入口来找是比较方便的。然后跳转到该函数的实现，如果ide不支持，可以在对应的resize.cpp搜索有相同的函数声明函数就是对应函数的实现，如下：

void cv::resize( inputarray _src, outputarray _dst, size dsize,
                 double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation )
{
    cv_instrument_region();

    size ssize = _src.size();

    cv_assert( !ssize.empty() );
    if( dsize.empty() )
    {
        cv_assert(inv_scale_x > 0); cv_assert(inv_scale_y > 0);
        dsize = size(saturate_cast<int>(ssize.width*inv_scale_x),
                     saturate_cast<int>(ssize.height*inv_scale_y));
        cv_assert( !dsize.empty() );
    }
    else
    {
        inv_scale_x = (double)dsize.width/ssize.width;
        inv_scale_y = (double)dsize.height/ssize.height;
        cv_assert(inv_scale_x > 0); cv_assert(inv_scale_y > 0);
    }

    if (interpolation == inter_linear_exact && (_src.depth() == cv_32f || _src.depth() == cv_64f))
        interpolation = inter_linear; // if depth isn't supported fallback to generic resize

    cv_ocl_run(_src.dims() <= 2 && _dst.isumat() && _src.cols() > 10 && _src.rows() > 10,
               ocl_resize(_src, _dst, dsize, inv_scale_x, inv_scale_y, interpolation))

    mat src = _src.getmat();
    _dst.create(dsize, src.type());
    mat dst = _dst.getmat();

    if (dsize == ssize)
    {
        // source and destination are of same size. use simple copy.
        src.copyto(dst);
        return;
    }

    hal::resize(src.type(), src.data, src.step, src.cols, src.rows, dst.data, dst.step, dst.cols, dst.rows, inv_scale_x, inv_scale_y, interpolation);
}

我们看到该函数实现做了三件事：

1. 参数检查
2. 检测是否有opencl支持或启用
3. 使用hal空间的resize函数来实现

跳转到hal的实现，同样位于resize.cpp，部分代码：

namespace hal {

void resize(int src_type,
            const uchar * src_data, size_t src_step, int src_width, int src_height,
            uchar * dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height,
            double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation)
{
    cv_instrument_region();

    cv_assert((dst_width > 0 && dst_height > 0) || (inv_scale_x > 0 && inv_scale_y > 0));
    if (inv_scale_x < dbl_epsilon || inv_scale_y < dbl_epsilon)
    {
        inv_scale_x = static_cast<double>(dst_width) / src_width;
        inv_scale_y = static_cast<double>(dst_height) / src_height;
    }

    call_hal(resize, cv_hal_resize, src_type, src_data, src_step, src_width, src_height, dst_data, dst_step, dst_width, dst_height, inv_scale_x, inv_scale_y, interpolation);
    //剩下部分代码是常规实现

然后我们就看到这里有call_hal这样一个宏，跳转到其实现，位于hal_replacement.hpp,

#define call_hal(name, fun, ...) \
    int res = __cv_expand(fun(__va_args__)); \
    if (res == cv_hal_error_ok) \
        return; \
    else if (res != cv_hal_error_not_implemented) \
        cv_error_(cv::error::stsinternal, \
            ("hal implementation " cvaux_str(name) " ==> " cvaux_str(fun) " returned %d (0x%08x)", res, res));

我们可以看到，它实际上调用了fun函数，如果该函数返回cv_hal_error_ok，那么就会return，显然hal::resize也会返回；否则，会调用cv_error_，这个并不会让函数结束或者和程序异常一样直接终止整个函数，以后再细讲。反正其结果就是会让hal::resize继续往下执行，下面就是常规的实现，并不会在此宏里就return。
然后我们在hal_replacement.hpp找到cv_hal_resize的定义为

#define cv_hal_resize hal_ni_resize

然后继续找到hal_ni_resize的实现为

inline int hal_ni_resize(int src_type, const uchar *src_data, size_t src_step, int src_width, int src_height, uchar *dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation) { return cv_hal_error_not_implemented; }

到这里，我们发现该函数直接返回cv_hal_error_not_implemented，按照上面的分析，hal::resize继续往下执行。那么，hal的实现是怎么切入进来的呢？
我们发现，hal_replacement.hpp中的call_hal宏上有一句#include "custom_hal.hpp"，好奇怪，include不一般都放在开头嘛？然后我们看下这个custom_hal.cpp，发现它只有一句#include "carotene/tegra_hal.hpp"，我们继续跟踪下去。因为前面分析的函数为hal_ni_resize，直接findhal_ni_resize，没有结果。然后我们findcv_hal_resize，发现有：

#undef cv_hal_resize
#define cv_hal_resize tegra_resize

顿时就感觉快打通了，这里竟然把cv_hal_resize给undef掉了，我们知道在hal_replacement.hpp中是#define cv_hal_resize hal_ni_resize的，并且从文件的位置来看，这个def就会被undef掉，然后重新定义为tegra_resize，find它，发现其定义：

#define tegra_resize(src_type, src_data, src_step, src_width, src_height, dst_data, dst_step, dst_width, dst_height, inv_scale_x, inv_scale_y, interpolation) \
( \
    interpolation == cv_hal_inter_linear ? \
        cv_mat_depth(src_type) == cv_8u && carotene_ns::isresizelinearopencvsupported(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), ((src_type >> cv_cn_shift) + 1)) && \
        inv_scale_x > 0 && inv_scale_y > 0 && \
        (dst_width - 0.5)/inv_scale_x - 0.5 < src_width && (dst_height - 0.5)/inv_scale_y - 0.5 < src_height && \
        (dst_width + 0.5)/inv_scale_x + 0.5 >= src_width && (dst_height + 0.5)/inv_scale_y + 0.5 >= src_height && \
        std::abs(dst_width / inv_scale_x - src_width) < 0.1 && std::abs(dst_height / inv_scale_y - src_height) < 0.1 ? \
            carotene_ns::resizelinearopencv(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), \
                                            src_data, src_step, dst_data, dst_step, 1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, ((src_type >> cv_cn_shift) + 1)), \
            cv_hal_error_ok : cv_hal_error_not_implemented : \
    interpolation == cv_hal_inter_area ? \
        cv_mat_depth(src_type) == cv_8u && carotene_ns::isresizeareasupported(1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, ((src_type >> cv_cn_shift) + 1)) && \
        std::abs(dst_width / inv_scale_x - src_width) < 0.1 && std::abs(dst_height / inv_scale_y - src_height) < 0.1 ? \
            carotene_ns::resizeareaopencv(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), \
                                          src_data, src_step, dst_data, dst_step, 1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, ((src_type >> cv_cn_shift) + 1)), \
            cv_hal_error_ok : cv_hal_error_not_implemented : \
    /*nearest neighbour interpolation disabled due to rounding accuracy issues*/ \
    /*interpolation == cv_hal_inter_nearest ? \
        (src_type == cv_8uc1 || src_type == cv_8sc1) && carotene_ns::isresizenearestneighborsupported(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), 1) ? \
            carotene_ns::resizenearestneighbor(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), \
                                               src_data, src_step, dst_data, dst_step, 1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, 1), \
            cv_hal_error_ok : \
        (src_type == cv_8uc3 || src_type == cv_8sc3) && carotene_ns::isresizenearestneighborsupported(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), 3) ? \
            carotene_ns::resizenearestneighbor(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), \
                                               src_data, src_step, dst_data, dst_step, 1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, 3), \
            cv_hal_error_ok : \
        (src_type == cv_8uc4 || src_type == cv_8sc4 || src_type == cv_16uc2 || src_type == cv_16sc2 || src_type == cv_32sc1) && \
        carotene_ns::isresizenearestneighborsupported(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), 4) ? \
            carotene_ns::resizenearestneighbor(carotene_ns::size2d(src_width, src_height), carotene_ns::size2d(dst_width, dst_height), \
                                               src_data, src_step, dst_data, dst_step, 1.0/inv_scale_x, 1.0/inv_scale_y, 4), \
            cv_hal_error_ok : cv_hal_error_not_implemented :*/ \
    cv_hal_error_not_implemented \
)

这个宏的定义大概做了这些事情：

1. 如果是双线性插值，为cv_8u数据类型，且尺寸以及通道满足一定的要求，那么就resizelinearopencv去真正实现resize，且返回cv_hal_error_ok，不满足这些条件的双线性插值就不支持，返回cv_hal_error_not_implemented，这样，就会走hal::resize的普通实现
2. 如果是area插值，情况也是和双线性插值类似
3. 其他插值方式则目前不支持。但是从注释的这些代码来看，应该是计划支持的，只是现在还没做好而已。
   这个宏的定义用到了不常注意的逗号运算符来实现cv_hal_error_ok值的返回，逗号运算符返回的是其最右边的值。
   然后我们就可以跳转到resizelinearopencv以及resizeareaopencv来追踪真正的快速实现方法了。

可以发现，切入的关键就在于那个undef和define操作了。

gaussianblur

同样，我们在smooth.cpp中找到cv_hal_gaussianblur方法的实现，发现其hal宏为cv_hal_gaussianblur，然后到tegra_hal.hpp中findcv_hal_gaussianblur，发现没有结果。这说明高斯模糊没有对应的hal快速版本。然后发现carotene库中有高斯模糊相关的代码，看起来应该有实现？我们通过写demo以及在源码中打log的方式，发现这些实现函数确实没有被调用，都是在call_hal宏那里就返回cv_hal_error_not_implemented了。应该是这些实现还不够好，所以没有切入进去，慢慢等待吧。

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