Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan algoritma resolusi super imej di Golang.

Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, imej definisi tinggi telah menjadi standard harian yang digunakan oleh orang ramai. Untuk memenuhi keperluan ini, algoritma resolusi super imej telah muncul, yang boleh menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi melalui operasi algoritma. Walau bagaimanapun, oleh kerana algoritma ini menggunakan sejumlah besar sumber pengkomputeran, ia berjalan dengan perlahan. Artikel ini akan memperkenalkan amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan algoritma peleraian super imej, yang dilaksanakan dengan menggunakan Golang.

1. Pengenalan kepada algoritma resolusi super

Tugas resolusi super (SR) adalah untuk membina semula imej resolusi tinggi (HR) daripada pemerhatian resolusi rendah (LR). Imej HR mempunyai lebih banyak piksel daripada imej LR, iaitu imej resolusi tinggi mempunyai butiran yang lebih tinggi dan maklumat yang lebih komprehensif. Untuk mencapai matlamat ini, algoritma SR mula-mula memproses imej melalui beberapa algoritma tertentu dan kemudian menjana butiran yang hilang dalam imej HR.

2. Masalah kelajuan lari algoritma SR

Untuk algoritma SR, masalah paling besar ialah kelajuan perlahan, kerana ia perlu mengira kandungan yang banyak. Ia bukan sahaja memerlukan banyak operasi, tetapi ia juga menggunakan sejumlah besar sumber pengkomputeran. Apabila mereka bentuk algoritma SR, kelajuan pengiraan mesti diambil kira dan kaedah pengoptimuman yang sepadan mesti diguna pakai, seperti menggunakan cache.

3. Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan algoritma SR di Golang

Golang ialah bahasa pengaturcaraan dengan prestasi cemerlang dan mudah untuk ditulis. Di sini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan caching dalam Golang untuk mempercepatkan algoritma SR.

1. Sediakan sumber

Mula-mula, sediakan beberapa sumber, termasuk kod pelaksanaan algoritma, data ujian dan kod perpustakaan cache, dsb. Kami menggunakan modul go untuk mengurus kebergantungan.

module super-resolution

go 1.12

require (
    github.com/disintegration/imaging v1.5.1
    github.com/gobuffalo/packr v1.27.1
)

Antaranya, perpecahan/pengimejan ialah perpustakaan alat untuk pemprosesan imej gobuffalo/packr ialah perpustakaan pembungkusan sumber.

2. Cache imej

Caching ialah penyelesaian pengoptimuman yang menyimpan imej data dalam media storan yang lebih pantas. Ia boleh mempercepatkan kelajuan larian algoritma SR. Di sini kita menggunakan cache memori. Apabila data yang sama berada dalam cache, kami mendapatkannya terus daripada memori dan bukannya mengira semula.

type Cache struct {
  items map[string]interface{}
  m     sync.RWMutex
}

func (c *Cache) Set(key string, value interface{}) {
  c.m.Lock()
  defer c.m.Unlock()
  c.items[key] = value
}

func (c *Cache) Get(key string) (interface{}, bool) {
  c.m.RLock()
  defer c.m.RUnlock()
  value, exists := c.items[key]
  return value, exists
}

func (c *Cache) Delete(key string) {
  c.m.Lock()
  defer c.m.Unlock()
  delete(c.items, key)
}

func (c *Cache) Clear() {
  c.m.Lock()
  defer c.m.Unlock()
  c.items = map[string]interface{}{}
}

3. Melaksanakan algoritma SR

Dengan cache, kita boleh melaksanakan algoritma SR dan kemudian cache hasilnya.

Selepas menggunakan cache, kami boleh mengurangkan masa pengiraan dengan banyak dan meningkatkan kelajuan larian algoritma SR.

func Upsample(imagePath string, scale float64) image.Image {

    if cache, exist := gcache.Get(imagePath); exist {
        if img, ok := cache.(image.Image); ok {
            return img
        }
    }

    // 缓存没找到，重新读入文件
    img, err := imaging.Open(imagePath)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 实现超分辨率算法
    newImg := doSuperResolution(img, scale)

    // 缓存结果
    gcache.Set(imagePath, newImg)
    return newImg
}

4. Sumber pembungkusan

Kami menggunakan gobuffalo/packr untuk membungkus data cache ke dalam atur cara untuk memudahkan pembacaan semasa program dijalankan.

func PackData() {
    bs, _ := gcache.MarshalJSON()
    data := string(bs)

    if err := packr.WriteToFile("super-resolution/data/config.json", data); err != nil {
        panic(err)
    }
}

5. Jalankan cache dalam program

Apabila program berjalan, kami membaca data yang dibungkus dan memuatkannya ke dalam program, dan kemudian program boleh menggunakan cache secara langsung.

// 读取缓存数据
func initCache() {
    content, err := packr.MustFindString("data/config.json")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    var data map[string]interface{}
    if err := json.Unmarshal([]byte(content), &data); err != nil {
        panic(err)
    }

    // 将缓存数据加载到程序中
    for k, v := range data {
        gcache.Set(k, v)
    }
}

Nota: Fungsi cache harus dipertimbangkan berdasarkan senario aplikasi sebenar Jika terdapat banyak data cache, program akan menduduki terlalu banyak ruang memori. Oleh itu, apabila menggunakan algoritma pecutan cache, kita perlu berhati-hati menimbang prestasi dan overhed memori program.

4. Ringkasan

Golang menyediakan sokongan serentak yang baik dan keupayaan berbilang benang, yang menjadikannya pilihan ideal untuk melaksanakan algoritma berprestasi tinggi dan cache memainkan peranan dalam mempercepatkan kelajuan SR peranan penting. Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan cache untuk mengoptimumkan algoritma SR dan aplikasi praktikalnya di Golang. Melalui algoritma pengoptimuman sedemikian, kami boleh meningkatkan prestasi operasi algoritma SR dengan banyak.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan algoritma resolusi super imej di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!