OpenCV Mat对象复制速度更快

Question

>最近我从opencv-python切换到opencv的c ++版本，因为我想用CUDA加速我的实时视频处理应用程序。我是C++新手，所以我在优化代码时发现了一些不清楚的内存管理时刻。

例如，我有一些这样的过滤器链：

void apply_blue_edgess(cv::Mat& matrix, cv::Mat& mask, cv::Mat& inverted_mask) {
      cv::Mat gray_image, blured, canny, canny_3d, in_range_mask;
      cv::cvtColor( matrix, gray_image, CV_BGR2GRAY );
      cv::GaussianBlur( gray_image, blured, cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
      cv::Canny(blured, canny, 0, 100);
      cv::cvtColor( canny, canny_3d, CV_GRAY2BGR );
      cv::inRange(canny_3d, cv::Scalar(255,255,255), cv::Scalar(255,255,255), in_range_mask);
      canny_3d.setTo(cv::Scalar(0, 171, 255), in_range_mask);
      cv::GaussianBlur( canny_3d, matrix, cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
      cv::bitwise_and(matrix, mask, matrix);
}

在

过滤器链的每一步(gray_image, blured, canny, canny_3d, in_range_mask(都可以使用新的Mat对象吗？这种连续的内存分配是否对性能不利？如果是这样，我应该如何编写类似的函数？

---

正如评论部分所建议的那样，我最终做了函子包装器：

struct blue_edges_filter {
  blue_edges_filter(int width, int height)
  : gray_image(width, height, CV_8UC1),
    blured(width, height, CV_8UC1),
    canny(width, height, CV_8UC1),
    canny_3d(width, height, CV_8UC3),
    in_range_mask(width, height, CV_8UC3)
  {  }
  int operator()(cv::Mat& matrix, cv::Mat& mask, cv::Mat& inverted_mask) {
    cv::bitwise_and(matrix, mask, internal_mask_matrix);
    cv::bitwise_and(matrix, inverted_mask, external_mask_matrix);
    cv::cvtColor( matrix, gray_image, CV_BGR2GRAY );
    cv::GaussianBlur( gray_image, blured, cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
    cv::Canny(blured, canny, 0, 100);
    cv::cvtColor( canny, canny_3d, CV_GRAY2BGR );
    cv::inRange(canny_3d, cv::Scalar(255,255,255), cv::Scalar(255,255,255), in_range_mask);
    canny_3d.setTo(cv::Scalar(0, 171, 255), in_range_mask);
    cv::GaussianBlur( canny_3d, matrix, cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
    cv::bitwise_and(matrix, mask, matrix);
  }
  private:
    cv::Mat gray_image, blured, canny, canny_3d, in_range_mask;
};
//Usage
blue_edges_filter apply_blue_edgess(1024, 576);
apply_blue_edgess(matrix, mask, inverted_mask);

Answer 1

您可以在不分配的情况下重用内存。创建时态图像：

  void apply_blue_edgess(cv::Mat& matrix, cv::Mat& mask, cv::Mat& inverted_mask)
  {
        cv::Mat tmp[2];
        int srcInd = 1;
        auto InvInd = [&]() -> int { return srcInd ? 0 : 1; };
        cv::cvtColor( matrix, tmp[InvInd()], CV_BGR2GRAY );
        srcInd = InvInd();
        cv::GaussianBlur( tmp[srcInd], tmp[InvInd()], cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
        srcInd = InvInd();
        cv::Canny(tmp[srcInd], tmp[InvInd()], 0, 100);
        srcInd = InvInd();
        cv::cvtColor( tmp[srcInd], tmp[InvInd()], CV_GRAY2BGR );
        srcInd = InvInd();
        cv::inRange(tmp[srcInd], cv::Scalar(255,255,255), cv::Scalar(255,255,255), tmp[InvInd()]);
        tmp[srcInd].setTo(cv::Scalar(0, 171, 255), tmp[InvInd()]);
        cv::GaussianBlur( tmp[srcInd], matrix, cv::Size( 5, 5 ), 0, 0 );
        cv::bitwise_and(matrix, mask, matrix);
  }