作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
笔者以图像处理领域中最经典的矩阵运算库BLAS为蓝本，结合自身工作经验及对BLAS的理解，从基本概念、原理与应用三个方面详细阐述了BLAS在图像处理领域中的应用及展望。希望通过此文，能够帮助读者更好地了解并掌握BLAS在图像处理领域的应用，并达到提升效率的效果。
2.基本概念、术语说明
2.1 BLAS简介
BLAS全称Basic Linear Algebra Subroutines（基础线性代数子程序），是由Intel开发的一组用来进行线性代数运算的高效算法库。它提供了各种矩阵乘法、向量加法、数据移动等功能的函数接口，主要用于高性能计算和数值分析。由于其简单易用、高效率，因此被广泛使用于各个领域，如科学计算、图形学、生物信息、信号处理等。
2.2 BLAS相关术语
2.2.1 N维数组(NDArray)
N维数组即多维数组，其中每个元素都可以是相同的数据类型，且可以根据需要自由扩展其维度数量。数组的总大小等于数组元素个数，即n=size。比如，一张图片是一个三维数组(width, height, channel)。
2.2.2 列优先存储方式
在内存中，行优先的方式存储二维数组，即行优先的存储方式是先将所有行的第一个元素存放在一起，然后是第二个元素，依次类推；而列优先的存储方式则相反，首先将所有列的第一个元素存放在一起，然后是第二个元素，依次类推。列优先的存储方式通常比行优先的存储方式要快很多。
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