Le header intrinsics_propagation

5.2.1.1 : Le header intrinsics_propagation_block.h

Écrivons le fichier intrinsics_propagation_block.h :

Comme d'habitude, il faut commencer par définir des macro qui éviterons les inclusions multiples de notre header :

1 2	#ifndef __INTRINSICS_PROPAGATION_BLOCK_H__ #define __INTRINSICS_PROPAGATION_BLOCK_H__

Nous aurons besoin de découper nos tenseurs en blocs :

1	#include "PTensor.h"

Le prototype de notre fonction :

void grayscott_propagation_block(PTensor<float> & outMatVecU, PTensor<float> & outMatVecV, const PTensor<float> & matVecVecU, const PTensor<float> & matVecVecV,
				std::vector<PBlock<float> > & vecBlockOutU, std::vector<PBlock<float> > & vecBlockOutV,
				std::vector<PBlock<float> > & vecBlockInU, std::vector<PBlock<float> > & vecBlockInV,
				size_t blockNbRow, size_t blockNbCol,
				const float * matBroadcastDeltaSquare, long nbStencilRow, long nbStencilCol,
				float diffusionRateU, float diffusionRateV, float feedRate, float killRate, float dt);

Où :

outMatVecU : est le résultat du calcul pour l'espèce U avec des voisins vecotriels
outMatVecV : est le résultat du calcul pour l'espèce V avec des voisins vecotriels
matVecVecU : est la concentration initiale de l'espèce U avec des voisins vecotriels
matVecVecV : est la concentration initiale de l'espèce V avec des voisins vecotriels
vecBlockOutU : est la liste des blocks à découper pour obtenir le résultat textbfU
vecBlockOutV : est la liste des blocks à découper pour obtenir le résultat textbfV
vecBlockInU : est la liste des blocks à découper pour obtenir les valeurs d'entrées de textbfU
vecBlockInV : est la liste des blocks à découper pour obtenir les valeurs d'entrées de textbfV
blockNbRow : est le nombre de lignes maximale d'un bloc
blockNbCol : est le nombre de colonnes maximale d'un bloc
matBroadcastDeltaSquare : est la matrice de poids que nous avons évoqués précédemment (section 4.1.1.1) mais en version vecotrielle
nbStencilRow : le nombre de lignes de cette matrice de poids (pour nous ce sera 3)
nbStencilCol : le nombre de colonnes de cette matrice de poids (pour nous ce sera 3)
diffudionRateU : le taux de diffusion de l'espèce U
diffusionRateV : le taux de diffusion de l'espèce V
feedRate : la vitesse du processus qui nourrit U et tue V et P
textbfkillRate : le taux de conversion de V en P
dt : l'intervalle de temps du calcul (plus il est petit plus le calcul sera précis ^{noteBien sûr, si vous mettez un nombre dénormalisé comme pas de temps ça n'a aucun sens et vos résultats seront tout pourri, mais je me comprends.})

Le fait de garder les vecteurs de blocs permet de ne pas les réallouer à chaque fois que l'on traite une image.

Et finalement la fin de la condition du préprocesseur :

#endif

Le fichier intrinsics_propagation_block.h complet :

/***************************************
	Auteur : Pierre Aubert
	Mail : aubertp7@gmail.com
	Licence : CeCILL-C
****************************************/

#ifndef __INTRINSICS_PROPAGATION_BLOCK_H__
#define __INTRINSICS_PROPAGATION_BLOCK_H__

#include "PTensor.h"

void grayscott_propagation_block(PTensor<float> & outMatVecU, PTensor<float> & outMatVecV, const PTensor<float> & matVecVecU, const PTensor<float> & matVecVecV,
				std::vector<PBlock<float> > & vecBlockOutU, std::vector<PBlock<float> > & vecBlockOutV,
				std::vector<PBlock<float> > & vecBlockInU, std::vector<PBlock<float> > & vecBlockInV,
				size_t blockNbRow, size_t blockNbCol,
				const float * matBroadcastDeltaSquare, long nbStencilRow, long nbStencilCol,
				float diffusionRateU, float diffusionRateV, float feedRate, float killRate, float dt);

#endif

Vous pouvez le télécharger ici.