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？

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 < mat.rows; ++r)
        {
            fs.write(mat.ptr<char>(r), rowsz);
        }
    }
}

Mat matread(const string&amp; filename)
{
    ifstream fs(filename, fstream::binary);

    // Header information
    int rows, cols, type, channels;
    fs.read((char*)&amp;rows, sizeof(int));
    fs.read((char*)&amp;cols, sizeof(int));
    fs.read((char*)&amp;type, sizeof(int));
    fs.read((char*)&amp;channels, sizeof(int));

    // Data
    Mat mat(rows, cols, type);
    fs.read((char*)mat.data, CV_ELEM_SIZE(type) * rows * cols);
    return mat;
}

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。

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