图像卷积算法

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
/************************
src 输入的channel通道的数据
des 输出卷积数据 只有一通道，是channel 通道卷积之和
model 输入的模板数据
srcW 输入数据的宽度
srcH 输入数据的高度
desW 输出数据的宽度 （大于 srcW - modW + 1）
desH 输出数据的高度 (大于 srcH - modH + 1)
modW 模板的宽度
modH 模板的高度
offsetX 输出有效数据相对输出宽度的偏移 offsetX < modW - 1
offsetY 输出有效数据相对输出高度的偏移  offsetY < modH - 1
************************/
int cpuConvolution(float * src, float * des, float * model, int srcW, int srcH, int desW, int desH, int modW, int modH, int offsetX, int offsetY, int channel)
{
    int desValW = srcW - modW + 1;
    int desValH = srcH - modH + 1;

    int desValIndexX;
    int desValIndexY;

    int i, j, k;
    int m, n;

    for( i = 0; i < desH; i ++)
    {

        for(j = 0; j < desW; j ++)
        {
            desValIndexX = j - offsetX;
            desValIndexY = i - offsetY;
            if(i < offsetY || i >= offsetY + desValH || j < offsetX || j >= offsetX + desValW)
            {

                des[(i * desW + j)] = 0.0f;

            }else
            {
                for(m = 0; m < modH; m ++)
                {
                    for(n = 0; n < modW; n ++)
                    {
                        for(k = 0; k < channel; k ++)
                        {
                            des[(i * desW + j)] += src[((desValIndexY + m) * srcW + (desValIndexX + n)) * channel + k] * model[ (m * modW + n) * channel + k];
                        }
                    }
                }

            }
        }
    }

    return 0;
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    int srcW = 15;
    int srcH = 10;
    int modW = 3;
    int modH = 3;
    int desW = 20;
    int desH = 15;

    float * src = (float *)malloc(srcW * srcH * sizeof(float) * 2);
    float * mod = (float *)malloc(modW * modH * sizeof(float) * 2);
    float * des = (float *)malloc(desW * desH * sizeof(float));
    memset(src, 0, srcW * srcH * sizeof(float));
    memset(des, 0, desW * desH * sizeof(float));
    memset(mod, 0, modW * modH * sizeof(float));
    for(int i = 0; i < srcH; i ++)
    {
        for(int j = 0; j < srcW * 2; j ++)
        {
            src[i * srcW * 2 + j] = 2.0f;
            printf("%f ",src[i * srcW * 2 + j]);
        }
        printf("%f\n", src[i * srcW * 2 + srcW - 1]);
    }
    for(int i = 0; i < modH; i ++)
    {
        for(int j = 0; j < modW * 2; j ++)
        {
            mod[i * modW * 2 + j] = 1.5f;
        }
    }
    cpuConvolution(src, des, mod, srcW, srcH, desW, desH, modW, modH, 5, 4, 2);

    printf("\n");
    for(int i = 0; i < desH; i ++)
    {
        for(int j = 0; j < desW - 1; j ++)
        {
            printf("%f ",des[i * desW + j]);
        }
        printf("%f\n", des[i * desW + desW - 1]);
    }
    free(src);
    free(des);
    free(mod);
    system("pause");
    return 0;
}