本文介绍了如何优化计算机视觉在前端应用中的性能，重点关注颜色混合和锐化函数的优化，包括算法优化（如查表法）、系统优化（如WebAssembly和Web Worker）和业务优化。通过这些方法，成功提高了处理速度并在不同浏览器上实现了性能提升。
在上一篇博客中，我们简单介绍了如何基于 OpenCV.js 或 Rust/WebAssembly 设计并实现技术方案，在前端业务中实现计算机视觉类（下文简称 CV）的功能。感兴趣的同学可以点击下方链接回顾上一期博客：
https://blog.youkuaiyun.com/Moqi_AI/article/details/123898816?spm=1001.2014.3001.5502在本文中，我们将从算法、系统、业务三个方面，分享在进一步的性能优化上的一些经验。
一、优化对象
在我们的业务系统中，大量的 CV 计算函数均以实现“风格转换”为目标，亦即通过变换、增强原始的生物特征图像，方便系统使用者观察、标注、比对。
根据我们的内部数据统计，“图像风格转换”的使用频次较高，且短时间内使用密度大，用户期待快速的视觉反馈。因而以此类函数作为主要的优化目标能带来较高的收益。
锐化、颜色混合是 2 个高频使用的风格转换函数。锐化往往能增强图像纹理细节，加大特征与背景的区分度，对于在较差环境下拍摄、提取的模糊图像，较为实用。颜色混合函数则将单一底色，以线
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
11万+
到【灌水乐园】发言
