Comment puis-je charger efficacement de grandes matrices dans OpenCV ?

Chargement efficace de grands tapis dans OpenCV : alternative à FileStorage

Bien que FileStorage offre une méthode pratique pour charger et stocker des matrices, il se peut qu'il ne être le plus efficace pour gérer de grands ensembles de données. Pour de tels scénarios, explorer des approches alternatives devient crucial.

MatWrite et MatRead : un avantage binaire

OpenCV fournit deux fonctions auxiliaires, matwrite et matread, spécialement conçues pour sauvegarder et chargement de matrices au format binaire. Cette approche contourne la surcharge associée à l'analyse YAML et à l'écriture basée sur un flux, conduisant à des gains de performances significatifs.

Comparaison des performances

Test de la vitesse de chargement sur une matrice de 250 Ko lignes et 192 colonnes ont donné des résultats étonnants. La méthode binaire a atteint une accélération remarquable de 100 fois par rapport à FileStorage, réduisant le temps de chargement de plus de 5 secondes à seulement 50 millisecondes en mode débogage.

Pour des matrices encore plus grandes avec 1 million de lignes, la méthode FileStorage avait du mal à -des problèmes de mémoire. Pendant ce temps, l'approche binaire a chargé la matrice en environ 197 millisecondes, démontrant son efficacité pour gérer des matrices aussi volumineuses.

Recommandations

Pour des performances optimales lors du chargement de matrices massives en mémoire , envisagez d'utiliser les fonctions matwrite et matread au lieu de FileStorage. Ces fonctions offrent une solution simple et ultra-rapide, réduisant considérablement le temps nécessaire à la manipulation des données.

Il est important de se rappeler que les mesures de performances ne doivent jamais être effectuées en mode débogage, car cela introduit des frais généraux qui peuvent fausser les résultats. . De plus, le temps de chargement observé peut varier en fonction des spécifications matérielles.

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