用 Taichi 实现 GPU 图像处理：从入门到入魔

Python 是当前图像处理领域的主打语言之一。在计算机视觉（特别是深度学习图片预处理、模型训练）等复杂度较高，技术迭代速度快的领域，用 Python 快速开发出算法原型、验证效果是许多研发人员的首选方案。著名图像处理库 OpenCV 就提供了完整的 Python 封装，用户可以书写 Python 调用底层的 C++ 实现来获得不错的性能。


理想很丰满，现实很骨感。在实际的研发任务中，仅仅使用 OpenCV 的 Python 接口往往是不够的：当某些处理算法 OpenCV 没有提供，需要用户亲自实现时，Python 的性能就比较尴尬了。图像通常是以 NumPy 数组的形式存储在内存中的，当需要逐个遍历像素处理时，Python 的 for 循环效率很低。在需要实时处理的场景（比如摄像头传回的画面）或者数据量较大的时候，Python 的解释器开销会是个很大的性能瓶颈。

Taichi 在这一点上恰好可以帮到大家：

Taichi kernel 里的顶层 for 循环是自动并行的，用户无需分配和管理线程；
Taichi 的即时编译 (JIT) 机制可以把 Taichi 代码编译成高效的机器码，并通过指定后端跑在多核 CPU 或 GPU 等不同的后端上，用户无需担心编译和环境适配；
Taichi 可以在 CPU、GPU 执行中无缝切换，对于计算量特别大的部分可以一键切换到 GPU 计算；
在同一份程序中用户可以在调用 OpenCV 和调用自己的 Taichi 实现中来回切换，所有工作都在同一份 Python 程序中完成。这和在 Python 外独立写一份 C++/CUDA 代码再用 ctypes/pybind11 等工具桥接比起来，使用和移植都方便很多。
以上几点可以让用户在享受 Python 便利的同时，获得媲美 C++/CUDA 的运行效率。

本文接下来将通过三个篇章具体介绍如何使用 Taichi 加速 Python 图像处理：

入门篇：图像的转置与双线性插值；
进阶篇：高斯滤波器与双边滤波器；
入魔篇：双边网格与高动态范围色调映射 (Tone mapping)。
在这些内容中大家可以看到这些图像处理算法是如何一步步被改进的，以及它们的一些有趣应用。

在文末我们会讨论使用 Taichi 进行图像处理的注意事项，以及 taichi目前还存在哪些局限、不足，可以在未来改进。taichi https://taichi-lang.cn/