Heim >Backend-Entwicklung >C++ >Wie kann ich große OpenCV-Mat-Objekte effizient in den Speicher laden?
Leistung steigern: Effizientes Laden großer Mat-Objekte mithilfe von Binärdateien
Das Laden großer Mat-Objekte in den Speicher ist für verschiedene OpenCV-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Obwohl die FileStorage-Methode ein gängiger Ansatz ist, ist sie möglicherweise nicht die effizienteste Option für die Verarbeitung großer Datenmengen. Hier ist eine alternative Technik, die eine deutliche Leistungssteigerung verspricht.
Binärformat: Der Schlüssel zu Geschwindigkeit und Effizienz
Das Geheimnis liegt im Speichern und Laden von Bildern in Binärformat. Mit den Funktionen matwrite und matread können wir im Vergleich zur FileStorage-Methode bemerkenswerte Geschwindigkeitssteigerungen erzielen.
Benchmarking-Ergebnisse: Eine Welt voller Unterschiede
In Tests, die mit einem Bild mit 250.000 Zeilen x 192 Spalten durchgeführt wurden (CV_8UC1), der Leistungsunterschied ist auffällig:
Für ein größeres Bild (1 Mio. Zeilen x 192 Spalten), ist die FileStorage-Methode aufgrund von fehlgeschlagen Fehler wegen unzureichendem Arbeitsspeicher, während der Binärmodus diese mühelos in nur 197,381 ms bewältigte.
Code-Implementierung: Vereinfacht und effektiv
Hier ist der Codeausschnitt mit dem matwrite und matread Funktionen, zusammen mit ein Test, um ihre Leistungssteigerungen zu veranschaulichen:
void matwrite(const string& filename, const Mat& mat) { ofstream fs(filename, fstream::binary); fs.write((char*)&mat.rows, sizeof(int)); // rows fs.write((char*)&mat.cols, sizeof(int)); // cols fs.write((char*)&mat.type, sizeof(int)); // type fs.write((char*)&mat.channels, sizeof(int)); // channels if (mat.isContinuous()) { fs.write(mat.ptr<char>(0), (mat.dataend - mat.datastart)); } else { int rowsz = CV_ELEM_SIZE(mat.type) * mat.cols; for (int r = 0; r < mat.rows; ++r) { fs.write(mat.ptr<char>(r), rowsz); } } } Mat matread(const string& filename) { ifstream fs(filename, fstream::binary); int rows, cols, type, channels; fs.read((char*)&rows, sizeof(int)); // rows fs.read((char*)&cols, sizeof(int)); // cols fs.read((char*)&type, sizeof(int)); // type fs.read((char*)&channels, sizeof(int)); // channels Mat mat(rows, cols, type); fs.read((char*)mat.data, CV_ELEM_SIZE(type) * rows * cols); return mat; }
Fazit: Erschließung eines neuen Leistungsniveaus
Durch die Einführung des binären Dateiformats erzielen Sie einen erheblichen Leistungsvorteil, wenn Laden großer Mat-Objekte in den Speicher. Diese Technik kann die Ladezeiten drastisch verkürzen, sodass Ihre Anwendungen effizienter mit riesigen Datensätzen arbeiten können.
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