python_opencv与c++ opencv的效率对比 | opencv 提取HSV直方图特征

最新推荐文章于 2025-03-06 11:58:16 发布

行走天涯的象

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分类专栏：图像文章标签： hsv直方图特征 c++opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27854685/article/details/85166185

该博客通过对比发现C++使用OpenCV进行图像处理，特别是提取HSV直方图特征时，速度远超Python，约快数十倍。作者在面临大量图像处理任务时，从Python转向C++，并在VS的Release模式下验证，处理100张图片仅需0.59秒，而Python耗时277秒。详尽内容可在GitHub的'镜头检测'项目中查看。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开门见山-结论：c++整体效率要比python快上数十倍，最大的原因应该是c++的循环快

背景

之前一直是用python opencv完成一些图像处理任务的，这次期末大作业有41247张1280*720的图片，需要提取直方图特征值，用python 简章慢的要死，估计一下要跑30-50个小时，那完蛋了，作业肯定交不上去的，优化无果后，最终决定用c++ opencv重写整个程序，有点惊喜

以下代码的功能：
按照getDegree量化规则，提取每一张图片的量化特征向量，写入到文件中

//三个关键参数
int ProcNum = 8;   //进程或者线程数
int totalFileNum = 100;  //本次共有多少文件
int lastJpg = 6500;  //上一次已经读取的最后一个文件

以下是C++ 提取HSV直方图特征代码:

#include<thread>
#include <iostream>
#include<fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include "Timer.h"

using namespace cv;
namespace {
	using std::cout ;
	using std::endl;
	std::string  SAMPLE_FOLDER = "E:\\work\\VS\\readjpg\\frameSet\\";
	std::string OUTPUT_FOLDER = "E:\\work\\VS\\readjpg\\output\\";
	//忽略了V这一层的影响
	int HD = 23, SD = 32, VD = 86, H_DIM = 8, S_DIM = 8, V_DIM = 3;
}


//获取像素的量化值
int getDegree(uchar Hv,uchar  Sv,uchar  Vv) {
	auto a = int(Hv/(uchar)HD);
	auto b = (Sv >> 5);
	auto c = ((a << 3) + b);
	return c;
}
//获取图像的特征
std::vector<int> getFeature(Mat& hsv) {
	auto hig = hsv.rows;
	auto wid = hsv.cols;
	auto feature = std::vector<int>(H_DIM*S_DIM