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码农阿树
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视频解析转换耗时—OpenCV优化摸索路
技术优化:从30ms到3ms的性能提升 本文记录了视频流检测项目中通过OpenCV替代Java2D实现的性能优化过程。最初方案使用BufferedImage转换每帧耗时20-30ms,成为性能瓶颈。优化思路转向OpenCV的Mat数据结构,因其原生内存管理和零拷贝优势,理论上可大幅提升效率。 在实现过程中遇到UnsatisfiedLinkError和Mat类型不兼容问题,发现Java生态中存在三种OpenCV实现:原生OpenCV、JavaCV封装和DJL集成。最终通过添加原生OpenCV依赖并正确初始化,原创 2025-10-15 12:02:36 · 766 阅读 · 0 评论 -
Java 离线视频目标检测性能优化:从 Graphics2D 到 OpenCV 原生绘图的 20 倍性能提升实战
Java视频处理性能优化实战项目需要处理用户上传的视频,通过YOLO模型检测目标后标注边界框并推流。开发阶段发现30秒视频需90秒处理,性能分析显示: 关键瓶颈:画框环节占单帧处理时间的90%,达106ms 根因分析: JavaCV的Frame与BufferedImage双重转换耗时60ms Graphics2D绘图操作耗时46ms 优化方案改用OpenCV原生绘图方法,直接操作Mat对象,避免内存转换。最终实现画框环节从106ms降至5ms原创 2025-10-14 14:06:37 · 1084 阅读 · 0 评论
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