Wie kann ich große Matrizen effizient in OpenCV laden?

Effizientes Laden großer Matten in OpenCV: Alternative zu FileStorage

Obwohl FileStorage eine praktische Methode zum Laden und Speichern von Matrizen bietet, ist dies möglicherweise nicht der Fall am effizientesten für den Umgang mit großen Datenmengen sein. Für solche Szenarien ist die Erforschung alternativer Ansätze von entscheidender Bedeutung.

MatWrite und MatRead: Ein binärer Vorteil

OpenCV bietet zwei Hilfsfunktionen, Matwrite und Matread, die speziell zum Speichern und Speichern entwickelt wurden Laden von Matrizen im Binärformat. Dieser Ansatz umgeht den mit YAML-Parsing und Stream-basiertem Schreiben verbundenen Overhead und führt zu erheblichen Leistungssteigerungen.

Leistungsvergleich

Testen der Ladegeschwindigkeit auf einer Matrix mit 250 KB Zeilen und 192 Spalten lieferten erstaunliche Ergebnisse. Die binäre Methode erreichte eine bemerkenswerte 100-fache Beschleunigung im Vergleich zu FileStorage und reduzierte die Ladezeit von über 5 Sekunden auf nur 50 Millisekunden im Debug-Modus.

Bei noch größeren Matrizen mit 1 Million Zeilen hatte die FileStorage-Methode Probleme mit out -Speicherprobleme. Mittlerweile hat der binäre Ansatz die Matrix in etwa 197 Millisekunden geladen und damit seine Effizienz bei der Handhabung solch großer Matrizen unter Beweis gestellt.

Empfehlungen

Für optimale Leistung beim Laden großer Matrizen in den Speicher Erwägen Sie die Verwendung der Funktionen matwrite und matread anstelle von FileStorage. Diese Funktionen bieten eine einfache und blitzschnelle Lösung, die den Zeitaufwand für die Datenbearbeitung erheblich reduziert.

Es ist wichtig zu bedenken, dass Leistungsmessungen niemals im Debug-Modus durchgeführt werden sollten, da dies zu Overheads führt, die die Ergebnisse verzerren können . Darüber hinaus kann die beobachtete Ladezeit je nach Hardwarespezifikationen variieren.

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