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Wie kann ich große OpenCV-Mat-Objekte effizient in den Speicher laden?

Susan Sarandon
Susan SarandonOriginal
2024-12-05 16:09:16636Durchsuche

How Can I Efficiently Load Large OpenCV Mat Objects into Memory?

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:

  • Dateispeicher: 5523,45 ms
  • Binärformat: 50,0879 ms

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&amp; filename)
{
    ifstream fs(filename, fstream::binary);
    int rows, cols, type, channels;
    fs.read((char*)&amp;rows, sizeof(int));         // rows
    fs.read((char*)&amp;cols, sizeof(int));         // cols
    fs.read((char*)&amp;type, sizeof(int));         // type
    fs.read((char*)&amp;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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