ncnn 源码学习-Mat.h Mat.c

纯小白记录下腾讯的ncnn框架源码的学习。纯粹写给自己看的，不保证正确性。

Mat 类似于 caffe中的blob，是一个张量的存储结构体。

一、数据成员：

1、void * data 多维数据按一位数组来存储。并且需要是16字节对齐的。

2、int * refcount  *refcount表示这个Mat被引用的个数。类似于智能指针？×refcount == 0 自动释放。

3、size_t elemsize 每个元素的大小。sizeof(type)

4、dims 维度。如果是1维就是向量只有w，2维就是平面w * h， 3维就是立方体 w * h * c。

5、w h c三个维度

6、cstep : channel step 每个channel 有多少个元素。注意是元素个数，而不是字节数。

total() = cstep * c 整个Mat有多少个元素。

二、方法成员：

void create(int _w, size_t _elemsize);

一维数组初始化。只有一个w。二维平面就是w h。

三维有些特殊：

cstep 不是单纯的 w * h, 而是要求每个channel的起始地址都是16字节对齐的。

cstep 是 w*h*elemsize在16的基础上，对齐得到的。

也就是说，cstep * elemsize 必须是16的倍数。

所以，三维mat的大小不是简单的elemsize* align(w * h * c,16)。而是elemsize* c* align(w*h, 16).

Mat  Mat::channel(int c)

返回某一个channel的一维新Mat。

在channel内部，数据是连续的。channel之间可能有空隙。为了保证每个channel的起始地址是16对齐。

float * Mat::row(int y)

返回某一个Mat的第一个channel的第y个行的首地址。

template <typename T>
inline Mat::operator T*()
{
    return (T*)data;
}
这个符号重载，神奇。把Mat转换成任意T *类型的指针。

返回的其内存地址。

inline float& Mat::operator[](int i)
{
    return ((float*)data)[i];
}

重载了取下标操作，直接取其地址的第i个。

因为channel之间不是连续的，所以这么取对第1个以后的channel来说，可能会出问题。应该是对dim < 3的方法。