计算OpenGL纹理相似度/距离的最快方法？答案

【问题标题】：Fastest way to calculate OpenGL texture similarity/distance?计算OpenGL纹理相似度/距离的最快方法？
【发布时间】：2011-12-30 02:24:04
【问题描述】：

这是我所拥有的：

我想尽可能快地找到两个 openGL 纹理之间的距离（距离函数的准确性是最不重要的）。

实际上，它们可能一开始就不是纹理。我不妨将帧缓冲区的一个区域与加载的纹理进行比较，或者做一些其他的“魔术”。

如何做到这一点超快？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这实际上与 OpenGL 无关。 OpenGL 只是一个 3D 光栅化“驱动程序”。

主要思想是获得距离/相似度算法，这是一项棘手的任务。一开始你可以做一个Root Mean Square Deviation 算法。它会告诉你像素值有多远。

当您在 CPU 上实现它时，您可以根据需要对它进行基准测试，并可能转换为 OpenCL。我不认为将“企鹅”加载到 GPU 只是为了将其与您准备的其他形状进行比较，这本身就是一个超快速的过程。

下一个问题尽量具体一点，避免出现“我有一个很好的显微镜，我怎么能用它超快击中钉子？”的态度？

【讨论】：

+1 虽然应该注意 RMSD 非常适用于“噪声”差异的技术图形，但不太适合例如两张在其他方面完全相同的图片，它们偏移了几个像素，并且有时会为 视觉上 完全相同的图片提供不合理的错误值。尽管如此，这可能是最好、最简单和最快的解决方案（除了可能生成 mipmap 并在 mip 级别 3 或 4 处进行差异求和）。这也真的取决于一个人想要什么。
我会说它与 OpenGL 有很大关系，因为最大的性能损失来自 glReadPixels 并将每个像素的像素与 CPU 上的源图像进行比较。我很确定，如果这种相似度计算以某种方式在 GPU 上完成，性能至少会好 10 倍。
这很大程度上取决于您的应用程序。我们不知道您渲染的哪些内容需要与“企鹅”图像进行比较。
没关系，渲染部分在这里花费的时间可以忽略不计。然而，在 cpu 上按像素比较图像需要很多时间。使用什么样的图像相似度函数并不重要，只要它给出的值可以半准确地表示距离。
而且图像距离计算似乎非常适合 GPU，您基本上对每个像素进行一些操作，例如 len(src_color-dst_color)，然后将其总结并作为相似度结果返回。

【解决方案2】：

您可以使用 Pearson-Product 来匹配不同的图像。你可以在我的answer 上找到它。您可以直接关联两个图像，而不是匹配比原始图像更少的模板。

很快，你会得到每个文本与平均值的偏差，给你一个相关因子。

但是通过使用着色器改进该算法可能有点困难。首先，您必须计算 textel 平均值：也许一些 OpenGL 扩展（如直方图）可以帮助您完成这项任务。

然后，您可以使用片段着色器执行单分量计算（每个文本与先前计算的平均文本之间的差异。平均文本必须作为统一传递，并且结果应存储在浮点纹理中（您可以在帧缓冲区对象上渲染它）。

然后，您应该对生成的纹理的所有 textel 进行求和，以获得两个源纹理之间的相关性。

如果图像非常大，这可能值得。否则我认为最好在 CPU 上执行算法，使用 SIMD 指令集（如 MMX、SSE、AVX）。

【讨论】：