使用 OpenCV 高效加载大型 Mat 对象
将大型 Mat 对象加载到内存中是图像处理应用程序中的常见操作。虽然 OpenCV 中的 FileStorage 方法是一个简单的选择,但有没有更有效的替代方案?
以二进制格式更快地加载
提高效率的关键在于保存和以二进制格式加载 Mat。 OpenCV 专门为此目的提供了 matwrite 和 matread 函数。
显着的性能改进
对不同大小的 Mat 对象执行的测试显示,使用二进制加载时性能显着提高通过文件存储。对于较小的图像(250K 行,192 列),二进制加载将加载时间从 5.5 秒减少到仅仅 50 毫秒。同样,对于较大的图像(1M行,192列),二进制加载只需要197毫秒,而FileStorage由于内存限制而无法加载。
实现和使用
matwrite 函数接受文件名和 Mat 对象作为输入,而 matread 只接受文件名。这些函数以二进制格式处理必要的标头和数据存储/检索。
示例代码
这里是演示 matwrite 和 matread 的示例代码函数:
void matwrite(const string& filename, const Mat& mat) { // Header information ofstream fs(filename, fstream::binary); fs.write((char*)&mat.rows, sizeof(int)); fs.write((char*)&mat.cols, sizeof(int)); fs.write((char*)&mat.type(), sizeof(int)); fs.write((char*)&mat.channels(), sizeof(int)); // Data 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 (r), rowsz); } } } Mat matread(const string& filename) { ifstream fs(filename, fstream::binary); // Header information int rows, cols, type, channels; fs.read((char*)&rows, sizeof(int)); fs.read((char*)&cols, sizeof(int)); fs.read((char*)&type, sizeof(int)); fs.read((char*)&channels, sizeof(int)); // Data Mat mat(rows, cols, type); fs.read((char*)mat.data, CV_ELEM_SIZE(type) * rows * cols); return mat; }</char>
结论
与 FileStorage 方法相比,使用二进制格式将大型 Mat 对象加载到内存中可以显着提高性能。 matwrite 和 matread 函数提供了一种方便有效的方法来实现这种方法。通过实施此技术,您可以减少加载时间并提高基于 OpenCV 的应用程序的性能。
以上是二进制文件 I/O 是加载大型 OpenCV Mat 对象时比 FileStorage 更有效的替代方案吗?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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