薛小嵩blog

C++三角函数优化实践-从std::atan2到NEON加速

 
  • 2023年 07月30日
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性能分析

火焰图发现std::atan2 存在平顶

性能优化

cv::fastAsan2 函数替换

之前用的std::atan2 性能不理想，项目中已经有opencv库，查阅资料cv::fastAsan2 更快，具体参考

https://blog.csdn.net/u014629875/article/details/97817442

https://blog.csdn.net/lien0906/article/details/49587759

cv::fastAsan2 实现原理

核心实现：

static const float atan2_p1 = 0.9997878412794807f*(float)(180/CV_PI);
static const float atan2_p3 = -0.3258083974640975f*(float)(180/CV_PI);
static const float atan2_p5 = 0.1555786518463281f*(float)(180/CV_PI);
static const float atan2_p7 = -0.04432655554792128f*(float)(180/CV_PI);

float fastAtan2(float y, float x) {
    float ax = std::abs(x), ay = std::abs(y);
    float a, c, c2;
    
    // 第一步：计算0-90度内的角度
    if(ax >= ay) {
        c = ay/(ax + (float)DBL_EPSILON);
        c2 = c*c;
        a = (((atan2_p7*c2 + atan2_p5)*c2 + atan2_p3)*c2 + atan2_p1)*c;
    } else {
        c = ax/(ay + (float)DBL_EPSILON);
        c2 = c*c;
        a = 90.f - (((atan2_p7*c2 + atan2_p5)*c2 + atan2_p3)*c2 + atan2_p1)*c;
    }
    
    // 第二步：根据象限确定最终角度
    if(x < 0) a = 180.f - a;
    if(y < 0) a = 360.f - a;
    return a;
}

优化原理

多项式拟合
  • 使用7次多项式拟合arctan函数
  • 系数预计算并转换为角度制
  • 避免直接计算三角函数
化简计算步骤
  • 先计算0-90度范围内的角度
  • 通过象限判断完成360度映射
  • 避免使用条件分支和查表
    精度控制
  • 精度约为0.3度
  • 在实际应用中足够使用
  • 用精度换取性能提升

    性能对比

  1. cv::fastAtan2比std::atan2快约2.6倍

  2. 在cv::fastAtan2的基础上，使用neon加速3.2倍[带宽x4];

  3. 相对原方法std::atan2优化8.5倍左右

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