MNN warpaffine is slower than OpenCV, why?

[HonglinChu]

平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台):

Platform(Include target platform as well if cross-compiling):

when i test MNN::CV::warpAffine function(C++ Version) on PC with CPU，it is slower than opencv（C++ version), why？ (MNN version 2.6.0),

Github版本:

Github Version:

直接下载ZIP包请提供下载日期以及压缩包注释里的git版本(可通过7z l zip包路径命令并在输出信息中搜索Comment 获得，形如Comment = bc80b11110cd440aacdabbf59658d630527a7f2b)。 git clone请提供 git commit 第一行的commit id

Provide date (or better yet, git revision from the comment section of the zip. Obtainable using 7z l PATH/TO/ZIP and search for Comment in the output) if downloading source as zip,otherwise provide the first commit id from the output of git commit

编译方式:

Compiling Method

请在这里粘贴cmake参数或使用的cmake脚本路径以及完整输出
Paste cmake arguments or path of the build script used here as well as the full log of the cmake proess here or pastebin

编译日志:

Build Log:

粘贴在这里

[v0jiuqi]

我在Mac本地测试的结果显示warpAffine比OpenCV快10倍。

[HonglinChu]

我在Mac本地测试的结果显示warpAffine比OpenCV快10倍。

你可以提供一下你的测试代码么？我测试所有所有MNN提供的类opencv的函数（如 resize），只要底层涉及到需要matrix转换和convert转换的都会比opencv慢（warpAffine）； 测试太小的图像差距不明显，可以输入1024x1024的图像试试，差距很大

[HonglinChu]

输入1024x1024的图像，resize之后变成512x512的图像，你可以这样对比一下MNN和OpenCV的速度

[v0jiuqi]

我在Mac本地测试的结果显示warpAffine比OpenCV快10倍。

你可以提供一下你的测试代码么？我测试所有所有MNN提供的类opencv的函数（如 resize），只要底层涉及到需要matrix转换和convert转换的都会比opencv慢（warpAffine）； 测试太小的图像差距不明显，可以输入1024x1024的图像试试，差距很大

我直接编译运行的opencv_bench

[v0jiuqi]

我把源图像大小设置为1024x1024，目标图像大小设置为512x512，结果显示MNNCV的速度仍然比OpenCV快。测试代码提供给你： 将上述代码粘贴至opencv_benchmark.cpp的186行，然后在build目录下打开编译宏 cmake .. -DMNN_BUILD_OPENCV=ON -DMNN_OPENCV_BENCH=ON，然后编译运行:make -j8&&./opencv_bench 我这里的运行结果如下:

[HonglinChu]

感谢回复，有个问题resize和warpAffine的底层实现是差不多的，只是旋转矩阵M的数值不同，既然MNN的warpAffine 比OpenCV的快，为什么MNN的resize要比OpenCV的慢那么多？可以循环测试1000次取平均值看看。

[v0jiuqi]

MNN这边的实现不一样

[HonglinChu]

好的，我理解的是 MNN 中的resize和warpfine的核心实现是差不多的；另外，在MNN中resize操作在图像预处理的时候使用频率非常高，如果确实没有OpenCV的快，希望后续可以重点优化一下。

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