c++ - 除了使用 OpenCV 的 imdecode 之外，还有其他选择吗？太慢了

Question

我创建了一个 DLL，用户可以在其中从文件名或流中读取图像，如下所示:

std::string filePath = "SomeImage.bmp";

// (1) Reading from a file
Image2D img1;
img1.readImage(filePath);

// (2) Reading from a stream
std::ifstream imgStream (filePath.c_str(), std::ios::binary);
Image2D img2;
img2.readImage(imgStream);

第一个 readImage(filePath) 是使用 cv::imread(filePath) 实现的，速度相当快(600 x 900 图像平均需要 0.001 秒)。然而，第二个版本 readImage(fileStream) 是使用 cv::imdecode 实现的，它相当慢(对于同一张图像平均需要 2.5 秒).

除了 cv::imdecode 之外，我可以从内存缓冲区解码图像而不用花费这么长时间吗？这是针对经常使用的应用程序的核心组件，因此必须快速。

如有任何帮助，我们将不胜感激。提前致谢。

编辑:

我使用计时器测量时间。这对我来说也没有意义。我不明白为什么在时间上会有这么大的差距。 Image2D 只是一个以 OpenCV 矩阵作为成员的类。 readImage函数的实现简化如下:

int Image2D::readImage(std::ifstream& input)
{       
    input.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = input.tellg();
    input.seekg(0, std::ios::beg);

    if (fileSize == 0) {
        return 1;
    }

    std::vector<unsigned char> data(fileSize);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize);

    if (!input) {
        return 1;
    }

    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    std::cout << "Time to decode: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;

    return 0;
}


int Image2D::readImage(const std::string& fileName)
{
    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    std::cout << "Time to read image: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;
    return 0;
}

Answer 1

这就是我测试你的代码的方式，也许你可以尝试相同的(在一个干净的项目中)来比较结果。

对我来说，时间测量(CPU 时间，不是挂钟时间)表示仅解码字节流比读取图像快一点(这是有道理的)- Windows - VC 2010 OpenCV 2.49

#include <fstream>

cv::Mat MreadImage(std::ifstream& input)
{       
    input.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = input.tellg();
    input.seekg(0, std::ios::beg);

    if (fileSize == 0) {
        return cv::Mat();
    }

    std::vector<unsigned char> data(fileSize);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize);

    if (!input) {
        return cv::Mat();
    }

    clock_t startTime = clock();
    cv::Mat mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    clock_t endTime = clock();
    std::cout << "Time to decode image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl;

    return mImg;
}


cv::Mat MreadImage(const std::string& fileName)
{
    clock_t startTime = clock();
    cv::Mat mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    clock_t endTime = clock();

    std::cout << "Time to read image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl;
    return mImg;
}

// test speed of imread vs imdecode
int main()
{

    //std::string path = "../inputData/Lenna.png";
    //std::string path = "../inputData/Aachen_Germany_Imperial-Cathedral-01.jpg";
    std::string path = "../inputData/bmp.bmp";

    cv::Mat i1 = MreadImage(path);


    std::ifstream imgStream (path.c_str(), std::ios::binary);
    cv::Mat i2 = MreadImage(imgStream);

    cv::imshow("input 1", i1);
    cv::imshow("input 2", i2);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}