int main(int argc, char **argv) {// 这个主函数定义了一个图像处理通道，用于获得灰度图像的对角梯度// 'Func'对象代表一个处理管道，它规定了每个像素因该是怎么样的数据，可以理解为就是一幅处理后的图。例如opencv中的cv::matHalide::Func gradient;// ‘Var’对象实际上就是类型，就像我们常说的int,float等。它本身是没有任何含义的。Halide::Var x, y;// 我们用x和y来表示图像的x轴和y轴，按照我们处理图像的惯常思维，x就是图像列的索引，y就是图像行的索引。// 就这些变量和其他函数而言，Func在其变量的任何整数坐标处定义为Expr。 在这里，我们将定义一个Expr，其值为x + y。 Var具有适当的运算符重载，因此“ x + y”之类的表达式成为“ Expr”对象。可以理解为表达式，或数学函数。Halide::Expr e = x + y;// 现在我们为’Func’对象gradient进行定义。在x,y像素处，图像的像素值是Expr e的值。在等式的左边，就是我们定义的Func gradient对象和Vars变量x,y,在等式的右边就是用相同的Vars x，y定义的Expr e对象，gradient(x, y) = e;// 同样可以写为://   gradient(x, y) = x + y;// 这是更为一般的形式，但是为了完整起见，在此显示中间量Expr e。// 该行代码定义了Func，但实际上并没有计算输出图像。在此阶段，内存中只有Funcs，Exprs和Vars，代表了我们成像管道的结构。我们正在元编程。这个C ++程序正在内存中构造一个Halide程序。而真正的像素数据计算紧随其后。// 现在我们“实现” Func，JIT编译一些代码以实现我们定义的管道，然后运行它。我们还需要告诉Halide评估Func的域，该域确定上述x和y的范围以及输出图像的分辨率。Halide.h还提供了我们可以使用的基本模板图像类型。例如，我们生成一个800 x 600的图像，就需要定义一个域，也就是一个模板buffer<int32_t>。Halide::Buffer<int32_t> output = gradient.realize(800, 600);// Halide确实为您键入推断。Var对象代表32位整数，因此Expr对象'x + y'也代表32位整数，因此'gradient'定义了32位图像，因此当出现以下情况时，我们得到了32位有符号整数图像 我们称之为“实现”。halide类型和类型转换规则等效于C。// 下面这个是验证程序，以期上面的结果跟下面展开的结果是一样的。for (int j = 0; j < output.height(); j++) {for (int i = 0; i < output.width(); i++) {// 我们可以使用类似的语法来定义和使用函数，来访问Buffer对象的像素。if (output(i, j) != i + j) {printf("Something went wrong!n""Pixel %d, %d was supposed to be %d, but instead it's %dn",i, j, i+j, output(i, j));return -1;}}}// 一切正常！ 我们定义了一个Func，然后在其上调用“ realize”以生成并运行产生Buffer的机器代码。（暂且不说）printf("Success!n");return 0;
}