在OpenCV中循环16位Mat像素的有效方法
我试图在一个16位灰度的OpenCV Mat上进行非常简单的(LUT样的)操作，这是有效的，不会减慢调试器的速度。
虽然有一个文档中非常详细的一页解决了这个问题，但是它没有指出大多数方法只能在8位图像上可用(包括完美的优化的LUT函数)。
我尝试了以下方法：
uchar* p = mat_depth.data;
for (unsigned int i = 0; i < depth_width * depth_height * sizeof(unsigned short); ++i)
{
*p = ...;
*p++;
}非常快，不幸的是只支持uchart (就像LUT)。
int i = 0;
for (int row = 0; row < depth_height; row++)
{
for (int col = 0; col < depth_width; col++)
{
i = mat_depth.at<short>(row, col);
i = ..
mat_depth.at<short>(row, col) = i;
}
}改编自这个答案：https://stackoverflow.com/a/27225293/518169。对我不管用，而且很慢。
cv::MatIterator_<ushort> it, end;
for (it = mat_depth.begin<ushort>(), end = mat_depth.end<ushort>(); it != end; ++it)
{
*it = ...;
}工作良好，但它使用了大量的CPU，并使调试器超级慢。
这个答案是https://stackoverflow.com/a/27099697/518169向内置LUT函数的源代码指出的，但是它只提到了高级优化技术，比如IPP和OpenCL。
我要找的是一个非常简单的循环，就像第一个代码，但是对于ushorts来说。
你建议用什么方法来解决这个问题？我并不是在寻找极端的优化，只是一些与.data上的单循环性能相当的东西。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2015-02-11 01:13:16
我实现了Michael和Kornel的建议，并在发布模式和调试模式中对它们进行了基准测试。
代码：
cv::Mat LUT_16(cv::Mat &mat, ushort table[])
{
int limit = mat.rows * mat.cols;
ushort* p = mat.ptr<ushort>(0);
for (int i = 0; i < limit; ++i)
{
p[i] = table[p[i]];
}
return mat;
}
cv::Mat LUT_16_reinterpret_cast(cv::Mat &mat, ushort table[])
{
int limit = mat.rows * mat.cols;
ushort* ptr = reinterpret_cast<ushort*>(mat.data);
for (int i = 0; i < limit; i++, ptr++)
{
*ptr = table[*ptr];
}
return mat;
}
cv::Mat LUT_16_if(cv::Mat &mat)
{
int limit = mat.rows * mat.cols;
ushort* ptr = reinterpret_cast<ushort*>(mat.data);
for (int i = 0; i < limit; i++, ptr++)
{
if (*ptr == 0){
*ptr = 65535;
}
else{
*ptr *= 100;
}
}
return mat;
}
ushort* tablegen_zero()
{
static ushort table[65536];
for (int i = 0; i < 65536; ++i)
{
if (i == 0)
{
table[i] = 65535;
}
else
{
table[i] = i;
}
}
return table;
}结果如下(发布/调试)：
- LUT_16: 0.202 ms / 0.773 ms
- LUT_16_reinterpret_cast：0.184 ms / 0.801 ms
- LUT_16_if: 0.249毫秒/ 0.860毫秒
因此，reinterpret_cast在发布模式下的速度要快9%，而在调试模式下要快4%。
同样有趣的是，直接调用if函数而不是应用LUT只会使它慢0.065 ms。
规范:流媒体640x480x16位灰度图像，Visual，2013年，i7 4750 i7。
Stack Overflow用户
发布于 2015-02-10 08:47:52
OpenCV实现基于多态和对模板的运行时调度。在OpenCV版本中，模板的使用仅限于一组固定的原始数据类型。也就是说，数组元素应该具有以下类型之一：
- 8位无符号整数(uchar)
- 8位有符号整数(schar)
- 16位无符号整数(ushort)
- 16位有符号整数(短)
- 32位有符号整数(int)
- 32位浮点数(浮点数)
- 64位浮点数(双)
- 由几个元素组成的元组，其中所有元素都具有相同的类型(上面的一种)。
如果您的cv::Mat继续，您可以使用指针算法来遍历整个数据指针，并且您应该只对您的cv::Mat使用适当的指针类型。此外，请记住，cv::Mat并不总是连续的(可以是ROI、填充或由像素指针创建的)，并且使用指针迭代它们会崩溃。
一个示例循环：
cv::Mat cvmat16sc1 = cv::Mat::eye(10, 10, CV_16SC1);
if (cvmat16sc1.data)
{
if (!cvmat16sc1.isContinuous())
{
cvmat16sc1 = cvmat16sc1.clone();
}
short* ptr = reinterpret_cast<short*>(cvmat16sc1.data);
for (int i = 0; i < cvmat16sc1.cols * cvmat16sc1.rows; i++, ptr++)
{
if (*ptr == 1)
std::cout << i << ": " << *ptr << std::endl;
}
}Stack Overflow用户
发布于 2015-02-10 07:21:49
您的问题的最佳解决方案已经写在您提到的教程中，在题为“高效方式”的章节中。你所需要的就是用ushort来替换uchar的每一个实例。不需要进行其他修改。
https://stackoverflow.com/questions/28423701
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