我正在使用ARKit并尝试从已知大小(0.16m)的二维码获取相机位置。为了检测QR码，我正在使用Vision框架，这样我就可以获取图像上的每个角点。数据准备:letintrinsics=arFrame.camera.intrinsicsletimageResolution=arFrame.camera.imageResolutionletimagePointsArray=[NSValue(cgPoint:visionResult.topLeft),NSValue(cgPoint:visionResult.topRight),NSValue(cgPoint:visionResult.b
库:OpenCV目标:Android(OpenCV4Android)我尝试计算世界平面(例如监视器屏幕)的单应性以获得相机姿势，对其进行变换并将点重新投影回以用于跟踪任务。我正在使用OpenCVsfindHomography()/getPerspectiveTransform()来获得单应性。使用perspectiveTransform()对点进行重新投影(如此处解释:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html)效果很好。“screenPoints”
报错如下2023-07-1812:18:57,320ERRORErrorprocessingelementQueue:CLASS_NOT_FOUND[12:18:57][Clientthread/INFO]:Settinguser:1122[12:18:58][Clientthread/INFO]:(SessionIDistoken::873357d12e3234ffb5ba71a34f4e397e)[12:19:00][Clientthread/INFO]:LWJGLVersion:2.9.4[12:19:01][Clientthread/INFO]:ReloadingResourceMan
Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:kotlin/jvm/internal/Intrinsics atokio.Okio.source(Okio.kt) atcom.squareup.okhttp.internal.io.RealConnection.connectSocket(RealConnection.java:145) atcom.squareup.okhttp.internal.io.RealConnection.connect(RealConnection.java:112) atcom.squareup.ok
我最初的尝试是这样的(假设我们想要相乘)__m128mat[n];/*rows*/__m128vec[n]={1,1,1,1};floatoutvector[n];for(introw=0;row但这显然行不通。我该如何处理？我应该一次加载4个......另一个问题是:如果我的数组很大(比如n=1000)，我怎样才能使它16字节对齐？这可能吗？ 最佳答案 好的...我将使用行优先矩阵约定。[m]的每一行需要(2)个__m128元素来产生8个float。8x1vectorv是一个列vector。由于您使用的是haddps指令，因此我假
我是AVX编程的新手。我有一个需要洗牌的寄存器。我想将几个字节从256位寄存器R1混洗到空寄存器R2。我想定义一个掩码，它告诉混洗操作应该将旧寄存器(R1)中的哪个字节复制到新寄存器的哪个位置。掩码应如下所示(R1中的Src:BytePos，R2中的Target:BytePos):{(0,0),(1,1),(1,4),(2,5),...}这意味着几个字节被复制了两次。我不是100%确定我应该为此使用哪个函数。我尝试了这两个AVX功能，第二个只使用了2个channel。__m256_mm256_permute_ps(__m256a,intimm8)__m256_mm256_shuffle
我最近一直在研究内在函数的NEON优化，我遇到了poly8_t和poly16_t数据类型。然后我想知道它们到底是什么。我已经在网上搜索了所有内容，但到目前为止还没有找到关于它们是什么的任何解释。谁能给我解释一下？编辑:感谢您的回答，但如果只是乘法等的不同方式，为什么它具有完全不同的数据类型？ 最佳答案 左=常规乘法，右=无进位乘法11011101*10011001-------------->--------------(1)1101对角递减矩阵中的每个1或0表示来自vector“1101”的一个源位与来自另一个vector“100
我有一段代码是在x86处理器上运行的C++应用程序的瓶颈，我们从两个数组中获取double值，转换为float并存储在结构数组中。这是一个瓶颈的原因是它被调用时有非常大的循环，或者被调用了数千次。是否有使用SIMDIntrinsics执行此复制和强制转换操作的更快方法？我看过thisansweronfastermemcpy但没有解决类型转换问题。简单的C++循环情况如下所示int_iNum;constunsignedint_uiDefaultOffset;//aconstantdouble*pInputValues1;//arrayofdoublevalues,count=_iNum;
我正在开发一个将-1.0到1.0范围内的Float样本转换为有符号16位的应用程序，以确保优化(SSE)例程的输出准确我已经编写了一组运行非针对SSE版本优化的版本并比较它们的输出。在我开始之前，我已经确认SSE舍入模式设置为最近。在我的测试用例中，公式是:ratio=65536/2output=round(input*ratio)在大多数情况下，结果是准确的，但在一个特定的输入上，我发现输入-0.8499908447265625失败。-0.8499908447265625*(65536/2)=-27852.5普通代码正确地将其舍入为-27853，但SSE代码将其舍入为-27852。这
我有一些代码可以使用__m128值。我在这些值上使用x86-64SSE内在函数，我发现如果这些值在内存中未对齐，我会崩溃。这是由于我的编译器(在本例中为clang)仅生成对齐的加载指令。我能否指示我的编译器生成未对齐的加载，无论是全局加载还是针对某些值(可能带有某种注释)？首先我有未对齐值的原因是我试图节省内存。我有一个struct大致如下:#pragmapack(push,4)structFoobar{__m128a;__m128b;intc;};#pragmapack(pop)然后我将创建这些结构的数组。数组中的第二个元素从36字节开始，不是16的倍数。我知道我可以切换到数组表示的
