c++ - 如何在 opencv (c++) 中加速 Frangi 过滤

Question

我有这张图片:

我想使用 Frangi 过滤器检测此图像上的异常情况。我在这里得到它的代码:Frangi filter .我将此参数用于 frangi 过滤器:

  // Manualy edited parameters of frangi filter.
#define DEFAULT_SIGMA_START 1
#define DEFAULT_SIGMA_END 3
#define DEFAULT_SIGMA_STEP 1
#define DEFAULT_BETA_ONE 1.6
#define DEFAULT_BETA_TWO 1.2
#define DEFAULT_BLACKWHITE true

异常检测非常有效。问题是计算速度。过滤时间为:7秒。在使用 Frangi 过滤器保持良好检测的同时加快速度的可能解决方案是什么？

编辑 1:花费最多时间的代码是 frangi2d 算法内部的 for 循环:

for (float sigma = opts.sigma_start; sigma <= opts.sigma_end; sigma += opts.sigma_step) {
        //create 2D hessians
        Mat Dxx, Dyy, Dxy;
        frangi2d_hessian(src, Dxx, Dxy, Dyy, sigma);

        //correct for scale
        Dxx = Dxx*sigma*sigma;
        Dyy = Dyy*sigma*sigma;
        Dxy = Dxy*sigma*sigma;

        //calculate (abs sorted) eigenvalues and vectors
        Mat lambda1, lambda2, Ix, Iy;
        frangi2_eig2image(Dxx, Dxy, Dyy, lambda1, lambda2, Ix, Iy);

        //compute direction of the minor eigenvector
        Mat angles;
        phase(Ix, Iy, angles);
        ALLangles.push_back(angles);

        //compute some similarity measures
        lambda2.setTo(nextafterf(0, 1), lambda2 == 0);
        Mat Rb = lambda1.mul(1.0 / lambda2);
        Rb = Rb.mul(Rb);
        Mat S2 = lambda1.mul(lambda1) + lambda2.mul(lambda2);

        //compute output image
        Mat tmp1, tmp2;
        exp(-Rb / beta, tmp1);
        exp(-S2 / c, tmp2);

        Mat Ifiltered = tmp1.mul(Mat::ones(src.rows, src.cols, src.type()) - tmp2);
        if (opts.BlackWhite) {
            Ifiltered.setTo(0, lambda2 < 0);
        }
        else {
            Ifiltered.setTo(0, lambda2 > 0);
        }

        //store results
        ALLfiltered.push_back(Ifiltered);

        cout << "Interation done" << endl;
    }

Answer 1

你的图像有一个大的黑色区域，你可以选择一个 ROI 它，以便应用过滤器。

ROI 的选择可能基于预先处理图像寻找 ROI 的顶点。也许它已针对您的应用程序进行了修复。也许您可以使用其他信息来选择 ROI。

Rect region_of_interest = Rect(x, y, w, h);
Mat image_roi = image(region_of_interest);