快捷導(dǎo)航

減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時(shí)間示例

更新時(shí)間：2019年12月12日 09:31:19 作者：ssuper_bin

今天小編就為大家分享一篇減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時(shí)間示例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

意義

目前無(wú)論是工業(yè)上還是生活中相機(jī)的分辨率也會(huì)越來(lái)越高，無(wú)論是學(xué)術(shù)上還是工業(yè)上使用OpenCV進(jìn)行圖像處理，特別是大批量處理的時(shí)候，讀取一張高分辨率圖像到內(nèi)存中的時(shí)間減少的話對(duì)大批量的圖像處理的效率有大大的幫助，特別現(xiàn)在全景圖越來(lái)越普遍，好了，廢話不少說(shuō)。

原理-分塊并行加載

大家都知道OpenCV有cvLoadImage或者imread都能夠讀取外存上的圖片到內(nèi)存里面來(lái)，不過(guò)如果碰到大規(guī)模的圖片和高分辨率圖片進(jìn)行加載的時(shí)候，比如一張4K或者8K圖片，受畫家畫大圖是分塊畫的想法，我們可以先把圖片給分割開(kāi)來(lái)，比如4K的我們把它分割成4*4的小塊，然后利用OMP進(jìn)行并行處理，這樣就能把讀一張4K利用OMP降低到讀一個(gè)更小的圖像塊的時(shí)間上，或者你也可以CMAKE出來(lái)OpenCV的源碼自己在內(nèi)部進(jìn)行并行加載，不過(guò)個(gè)人不太推薦動(dòng)源碼再編譯。下面給出讀取一張全景圖用本身讀取和分塊異步讀取的時(shí)間比較代碼。

代碼

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <time.h>
#include <omp.h>
using namespace cv;

IplImage *showImage = cvCreateImage(cvSize(4096, 2048), IPL_DEPTH_8U, 3);
time_t t_start, t_end;
int main()
{
 t_start = clock();
 IplImage *image = cvLoadImage("0.jpg");
 t_end = clock();
 printf("直接讀取一張4K圖片花費(fèi)時(shí)間為：%d\n", t_end - t_start);
 t_start = t_end;
 char imgName[4][4][40];
 IplImage *splitImg[4][4];
 #pragma omp parallel for
 for (int i = 1; i <= 4; i++)
 {
  for (int j = 1; j <= 4; j++)
  {
   sprintf_s(imgName[i][j], "%d%d%s", i, j, ".jpg");
   splitImg[i-1][j-1] = cvLoadImage(imgName[i][j]);
   cvSetImageROI(showImage, cvRect((j - 1) * 4096 / 4, (i - 1) * 2048 / 4, 4096 / 4, 2048 / 4));
   cvCopy(splitImg[i - 1][j - 1], showImage);
   cvResetImageROI(showImage);
  }
 }
 t_end = clock();

 printf("分步讀取一張4K圖片花費(fèi)時(shí)間為：%d", t_end - t_start);
 cvShowImage("test.jpg", showImage);
 cvWaitKey(1);
 getchar();
 return 1;
}

在Visual Studio里面配置一下OpenMP支持