performance - OpenCV 中就地 RGB->BGR 颜色转换较慢

Question

OpenCV 中的就地 RGB->BGR 颜色转换例程是否节省了一些内存，但需要更长的时间？如果是，谁能解释一下原因？
我的应用程序在 OpenCV(4.2.0 版)中调用 cv::cvtColor(srcMat, dstMat, cv::COLOR_RGB2BGR) 例程。为了使应用程序更快，我尝试了该例程的就地版本(通过使用源和目标的相同 Mat 对象调用它)。我预计速度会略有提高，因为就地版本不会分配新内存。
为了测试我的期望，我在超过 10,000 个 250x250 RGB 图像的循环中运行我的应用程序。令我惊讶的是，当使用就地版本时，我的应用程序变慢了。事实上，我看到图像越大(500x500 vs 250x250)，就地版本和常规版本之间的差异就越大。
这是预期的吗？如果是这样，是不是因为就地版本进行了交换操作(更多语句)而常规版本只是复制操作？
有人愿意尝试重现这种行为吗？通过以两种不同的方式对以下代码段进行计时，可以轻松完成:1) 使用下面的代码段，以及 2) 按照就地版本代码段中的注释中的简要说明进行操作。

// Read image
Mat srcMat = imread(filename);

// Comment out this line for the in-place version
Mat dstMat;

for (int i=0; i<10000; i++)
{
  // Use srcMat instead of dstMat in the in-place version
  cv::cvtColor(srcMat, dstMat, cv::COLOR_RGB2BGR);
}

谢谢。

Answer 1

您可以挖掘来源以找到原因。
几乎没有可能的代码路径(是否使用 OpenCL，是否使用 IPP)。
在我的机器上执行 cv::cvtColor到达函数CvtColorIPPLoopCopy在 color.hpp :

template <typename Cvt>
bool CvtColorIPPLoopCopy(const uchar * src_data, size_t src_step, int src_type, uchar * dst_data, size_t dst_step, int width, int height, const Cvt& cvt)
{
    Mat temp;
    Mat src(Size(width, height), src_type, const_cast<uchar*>(src_data), src_step);
    Mat source = src;
    if( src_data == dst_data )
    {
        src.copyTo(temp);
        source = temp;
    }
    bool ok;
    parallel_for_(Range(0, source.rows),
                  CvtColorIPPLoop_Invoker<Cvt>(source.data, source.step, dst_data, dst_step,
                                               source.cols, cvt, &ok),
                  source.total()/(double)(1<<16) );
    return ok;
}

代码检查是否 src_data == dst_data ，如果相等，则将源图像复制到临时图像中:

if( src_data == dst_data )
{
    src.copyTo(temp);
    source = temp;
}

额外的数据副本可能是就地处理需要较长时间的原因。

笔记:
我不能说这是肯定的原因，因为还有其他可能的代码路径。
有许多不支持“就地”处理的高性能优化函数。
当 OpenCV 需要执行不支持“就地”处理的函数时，解决方案可能是将源图像复制到临时位置。
相同的做法可用于其他执行代码路径。
正如我评论的那样，
由于循环携带的依赖关系，就地处理阻止了一些编译(和执行)优化。
在某些情况下，还存在关于“就地”处理的并行化问题。
这就是许多优化的“原始”函数不支持“就地”处理的原因。