opencv学习（五）之像素遍历三种方式耗时分析

最新推荐文章于 2023-10-11 21:42:02 发布

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#opencv #像素遍历方式 #耗时分析 #迭代器 #图像处理

本文对比分析了OpenCV中像素遍历的三种方式（指针、at()动态地址分配、迭代器）在处理220x220 Lena图像时的效率。实验结果显示，指针方式最快，迭代器最慢，但迭代器更安全。官方建议在图像处理中考虑使用LUT()函数，因为它利用Intel Threaded Building Blocks实现多线程，速度最快。在Debug模式下，动态地址计算最慢，但在Release模式下可能优于迭代器。

前面用两篇介绍了像素的颜色空间缩减、查找表、遍历像素的三种方式、程序计时等，也说了一下每种方法的优缺点，现在用一个综合型的程序进行对比。方式是用三种方式对lena图像（220x220）进行处理，使其颜色种类从256中变成64种。在颜色空间缩减方法中讲过这种方式，即每个像素值除以4向下取整然后再乘以4即可将其颜色种类缩减到64种。

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void colorReduceAt(Mat& srcImage, Mat& dstImageAt, int div);
void colorReduceIterator(Mat& srcImage, Mat& dstImageIterator, int div);
void colorReducePtr(Mat& srcImage, Mat& dstImagePtr, int div);

int main()
{
    //加载lena图像
    Mat srcImage = imread("lena.jpg");

    //判断图像是否加载成功
    if(srcImage.empty())
    {
        cout << "图像加载失败!" << endl << endl;
        return -1;
    }
    else
        cout << "图像加载成功!"