c++ - 在OpenCV中循环浏览16位Mat像素的有效方法

我正在尝试在16位灰度的OpenCV Mat上进行非常简单的(类似LUT)操作，该操作高效且不会减慢调试器的速度。

尽管有一个very detailed page in the documentation恰好解决了这个问题，但它没有指出大多数方法仅适用于8位图像(包括完善的，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++;
}

确实非常快，但不幸的是仅支持uchart(就像LUT一样)。

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;
        }
    }

改编自此答案:https://stackoverflow.com/a/27225293/518169。没有为我工作，而且非常慢。

cv::MatIterator_<ushort> it, end;
    for (it = mat_depth.begin<ushort>(), end = mat_depth.end<ushort>(); it != end; ++it)
    {
       *it = ...;
    }

效果很好，但是它占用大量CPU，并且使调试器 super 慢。

答案https://stackoverflow.com/a/27099697/518169指向source code of the built-in LUT function，但是只提到了高级优化技术，例如IPP和OpenCL。

我正在寻找的是一个非常简单的循环，如第一个代码，但对于ushorts。

您建议使用哪种方法解决此问题？我不是在寻求极端的优化，只是与.data上单循环的性能相提并论。

最佳答案

我实现了Michael和Kornel的建议，并在发布和 Debug模式下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毫秒/ 0.773毫秒

LUT_16_reinterpret_cast: 0.184毫秒/0.801毫秒

LUT_16_if:0.249 ms/0.860 ms

因此得出的结论是，在 Release模式下，reinterpret_cast的速度提高了9％，而在 Debug模式下，ptr的速度提高了4％。

有趣的是，直接调用if函数而不是应用LUT只会使它慢0.065毫秒。

规范:流式640x480x16位灰度图像，Visual Studio 2013，i7 4750HQ。

关于c++ - 在OpenCV中循环浏览16位Mat像素的有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/28423701/