減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時(shí)間示例
意義
目前無(wú)論是工業(yè)上還是生活中相機(jī)的分辨率也會(huì)越來(lái)越高,無(wú)論是學(xué)術(shù)上還是工業(yè)上使用OpenCV進(jìn)行圖像處理,特別是大批量處理的時(shí)候,讀取一張高分辨率圖像到內(nèi)存中的時(shí)間減少的話對(duì)大批量的圖像處理的效率有大大的幫助,特別現(xiàn)在全景圖越來(lái)越普遍,好了,廢話不少說(shuō)。
原理-分塊并行加載
大家都知道OpenCV有cvLoadImage或者imread都能夠讀取外存上的圖片到內(nèi)存里面來(lái),不過(guò)如果碰到大規(guī)模的圖片和高分辨率圖片進(jìn)行加載的時(shí)候,比如一張4K或者8K圖片,受畫家畫大圖是分塊畫的想法,我們可以先把圖片給分割開來(lái),比如4K的我們把它分割成4*4的小塊,然后利用OMP進(jìn)行并行處理,這樣就能把讀一張4K利用OMP降低到讀一個(gè)更小的圖像塊的時(shí)間上,或者你也可以CMAKE出來(lái)OpenCV的源碼自己在內(nèi)部進(jìn)行并行加載,不過(guò)個(gè)人不太推薦動(dòng)源碼再編譯。下面給出讀取一張全景圖用本身讀取和分塊異步讀取的時(shí)間比較代碼。
代碼
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <time.h>
#include <omp.h>
using namespace cv;
IplImage *showImage = cvCreateImage(cvSize(4096, 2048), IPL_DEPTH_8U, 3);
time_t t_start, t_end;
int main()
{
t_start = clock();
IplImage *image = cvLoadImage("0.jpg");
t_end = clock();
printf("直接讀取一張4K圖片花費(fèi)時(shí)間為:%d\n", t_end - t_start);
t_start = t_end;
char imgName[4][4][40];
IplImage *splitImg[4][4];
#pragma omp parallel for
for (int i = 1; i <= 4; i++)
{
for (int j = 1; j <= 4; j++)
{
sprintf_s(imgName[i][j], "%d%d%s", i, j, ".jpg");
splitImg[i-1][j-1] = cvLoadImage(imgName[i][j]);
cvSetImageROI(showImage, cvRect((j - 1) * 4096 / 4, (i - 1) * 2048 / 4, 4096 / 4, 2048 / 4));
cvCopy(splitImg[i - 1][j - 1], showImage);
cvResetImageROI(showImage);
}
}
t_end = clock();
printf("分步讀取一張4K圖片花費(fèi)時(shí)間為:%d", t_end - t_start);
cvShowImage("test.jpg", showImage);
cvWaitKey(1);
getchar();
return 1;
}
在Visual Studio里面配置一下OpenMP支持


然后讀取這張4K圖片的時(shí)間打印出來(lái)如下:

結(jié)論
時(shí)間快了三倍多,不過(guò)和我的想法出入還是挺大的,CPU是i7-4790 8核,按道理不會(huì)只快三倍多,后來(lái)查了相關(guān)的資料,道理也慢慢悟出來(lái)一點(diǎn),因?yàn)檫@篇算工作乏累的隨筆,就不闡述很多了。
以上這篇減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時(shí)間示例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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