c++ - OpenCV 前景检测速度慢

Question

我正在尝试实现概述的密码本前景检测算法 here在学习 OpenCV 一书中。

该算法仅针对图片的每个像素描述了一种基于码本的方法。所以我采用了想到的最简单的方法 - 拥有一组代码簿，每个像素一个，很像 IplImage 的矩阵结构。数组的长度等于图像中的像素数。

我写了以下两个循环来学习背景和分割前景。它利用我对src图像内部矩阵结构的有限理解，使用指针算法遍历像素。

  void foreground(IplImage* src, IplImage* dst, codeBook* c, int* minMod, int* maxMod){

 int height = src->height;
 int width = src->width;

 uchar* srcCurrent = (uchar*) src->imageData;
 uchar* srcRowHead = srcCurrent;
 int srcChannels = src->nChannels;
 int srcRowWidth = src->widthStep;

 uchar* dstCurrent = (uchar*) dst->imageData;
 uchar* dstRowHead = dstCurrent;
 // dst has 1 channel
 int dstRowWidth = dst->widthStep;

 for(int row = 0; row < height; row++){
  for(int column = 0; column < width; column++){
   (*dstCurrent) = find_foreground(srcCurrent, (*c), srcChannels, minMod, maxMod);
   dstCurrent++;
   c++;
   srcCurrent += srcChannels;
  }
  srcCurrent = srcRowHead + srcRowWidth;
  srcRowHead = srcCurrent;
  dstCurrent = dstRowHead + dstRowWidth;
  dstRowHead = dstCurrent;
 }
}

void background(IplImage* src, codeBook* c, unsigned* learnBounds){

 int height = src->height;
 int width = src->width;

 uchar* srcCurrent = (uchar*) src->imageData;
 uchar* srcRowHead = srcCurrent;
 int srcChannels = src->nChannels;
 int srcRowWidth = src->widthStep;

 for(int row = 0; row < height; row++){
  for(int column = 0; column < width; column++){
   update_codebook(srcCurrent, c[row*column], learnBounds, srcChannels);
   srcCurrent += srcChannels;
  }
  srcCurrent = srcRowHead + srcRowWidth;
  srcRowHead = srcCurrent;
 }
}

该程序可以运行，但非常缓慢。有什么明显的东西在减慢它的速度吗？或者它是简单实现中的固有问题？我可以做些什么来加快速度吗？每个码本都没有按特定顺序排序，因此处理每个像素确实需要线性时间。因此，将背景样本加倍，对于每个像素，程序运行速度减慢 2，然后按像素数放大。但就实现而言，我没有看到任何清晰、合乎逻辑的方法来对代码元素条目进行排序。

我知道在 opencv 样本中有一个相同算法的示例实现。但是，该结构似乎要复杂得多。我希望更多地了解这种方法背后的原因，我知道我可以为现实生活中的应用程序修改示例。

谢谢

Answer 1

无论您如何实现，对图像中的每个像素进行操作都会很慢。