如何加快 OpenCV 中加载大型 Mat 对象的速度？

在 OpenCV 中更快地将大型 Mat 对象加载到内存中

OpenCV 中的 FileStorage 方法提供了一种方便的方法来存储和检索 Mat 对象，它可能不是将大型 Mat 对象加载到内存中的最有效选择。以下是几种可以显着提高速度的替代方法：

二进制文件格式

以二进制格式保存和加载 Mat 对象可以显着提高性能。 OpenCV 的 matwrite 和 matread 函数促进了这一过程。使用二进制文件可以避免与 OpenCV 序列化和反序列化过程相关的开销，从而加快加载时间。

测试结果

FileStorage 和二进制格式之间的加载时间比较小图和大图：

Using FileStorage: 5523.45 ms (small image)
Using Raw:         50.0879 ms (small image)
Using FileStorage: (out of memory) (large image)
Using Raw:         197.381 ms (large image)

代码示例

以下代码片段演示了如何使用 matwrite 和 matread：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>

void matwrite(const std::string& filename, const cv::Mat& mat)
{
    // Save Mat object to a binary file
}

cv::Mat matread(const std::string& filename)
{
    // Load Mat object from a binary file
}

int main()
{
    // Generate random data
    cv::Mat m = cv::Mat::randu(1024*256, 192, CV_8UC1);
    
    // Save to files
    matwrite("fs.yml", m);
    matwrite("raw.bin", m);
    
    // Load from files
    cv::Mat m1 = matread("fs.yml");
    cv::Mat m2 = matread("raw.bin");
}

更快加载的提示

• 避免调试模式：性能测量不应在调试模式下进行，因为它会显着减慢代码执行速度。
• 检查内存可用性：确保 FileStorage 方法不会耗尽可用内存，尤其是在处理大型 Mat 对象时。
• 考虑二进制格式：二进制文件格式提供了卓越的速度改进，特别是对于大型 Mat 对象。

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