安康建设网站,资阳网站建设公司,中商外贸app,2015网站排名文章目录 1. cv::Mat(cv::Rect) 是什么含义2. cv::Mat初始化 cv::Mat(1, 32, CV_32F,XXX)什么意思3. 如何使用opencv的多线程接口来跑多张图的resize 1. cv::Mat(cv::Rect) 是什么含义
cv::Mat(cv::Rect) 是一种使用矩形区域来构造新的 cv::Mat 对象的方式#xff0c;其中 cv… 文章目录 1. cv::Mat(cv::Rect) 是什么含义2. cv::Mat初始化 cv::Mat(1, 32, CV_32F,XXX)什么意思3. 如何使用opencv的多线程接口来跑多张图的resize 1. cv::Mat(cv::Rect) 是什么含义
cv::Mat(cv::Rect) 是一种使用矩形区域来构造新的 cv::Mat 对象的方式其中 cv::Rect 是 OpenCV 库中的一个类用于表示矩形区域的坐标和大小。
具体来说cv::Mat(cv::Rect) 的含义是根据给定的矩形区域在原始 cv::Mat 对象上提取或复制一个新的矩形区域并将该区域作为一个新的 cv::Mat 对象返回。
下面是一个示例演示了如何使用 cv::Mat(cv::Rect) 构造函数从原始图像中提取矩形区域
#include opencv2/opencv.hppint main() {cv::Mat image cv::imread(image.jpg, cv::IMREAD_COLOR);if (image.empty()) {return -1;}// 定义一个矩形区域左上角坐标和宽高cv::Rect roi(100, 100, 200, 150);// 使用矩形区域构造新的 Mat 对象cv::Mat regionOfInterest image(roi);cv::imshow(Original Image, image);cv::imshow(Region of Interest, regionOfInterest);cv::waitKey(0);return 0;
}在这个示例中我们首先定义了一个矩形区域 roi然后使用 image(roi) 来构造一个新的 cv::Mat 对象 regionOfInterest该对象包含了原始图像中指定矩形区域的像素数据。
总之cv::Mat(cv::Rect) 是一种通过矩形区域在原始图像上提取或复制像素数据来构造新的 cv::Mat 对象的方式。
2. cv::Mat初始化 cv::Mat(1, 32, CV_32F,XXX)什么意思
cv::Mat(1, 32, CV_32F, XXX) 是用于创建一个 cv::Mat 对象的构造函数调用其中的参数表示以下内容
1表示要创建的矩阵的行数。32表示要创建的矩阵的列数。CV_32F表示矩阵的数据类型这里是单精度浮点数32 位浮点数。XXX表示要初始化矩阵的数据。
具体来说这个构造函数用于创建一个 1x32 大小的单精度浮点数矩阵并且可以通过提供的数据 XXX 进行初始化。
以下是一个示例演示了如何使用这个构造函数来初始化 cv::Mat 对象
#include opencv2/opencv.hppint main() {float initData[32] {1.0, 2.0, 3.0, /* ... */, 31.0, 32.0};cv::Mat mat(1, 32, CV_32F, initData);// 输出矩阵内容std::cout mat std::endl;return 0;
}在这个示例中我们创建了一个 1x32 的单精度浮点数矩阵并使用名为 initData 的数组进行了初始化。数组中的元素依次填充到矩阵的每个列。
总之cv::Mat(1, 32, CV_32F, XXX) 构造函数调用用于创建一个特定大小和数据类型的 cv::Mat 对象并通过提供的数据进行初始化。
3. 如何使用opencv的多线程接口来跑多张图的resize 单循环
使用 OpenCV 的多线程接口来同时处理多张图像的 cv::resize 操作可以提高图像处理的效率。OpenCV 提供了 cv::parallel_for_ 函数来实现多线程处理图像。
以下是一个示例演示如何使用 OpenCV 的多线程接口来同时处理多张图像的尺寸调整操作
#include iostream
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/core/parallel/parallel.hppvoid resizeImages(cv::UMat srcImage, cv::UMat dstImage, const cv::Size newSize) {cv::resize(srcImage, dstImage, newSize, 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
}int main() {std::vectorcv::UMat srcImages; // 源图像数组std::vectorcv::UMat dstImages; // 目标图像数组// 加载图像并存储在源图像数组中省略部分代码// 定义目标尺寸cv::Size newSize(320, 240);// 使用多线程处理图像尺寸调整cv::parallel_for_(cv::Range(0, srcImages.size()), [](const cv::Range range) {for (int i range.start; i range.end; i) {cv::UMat dstImage;resizeImages(srcImages[i], dstImage, newSize);dstImages.push_back(dstImage);}});// 显示结果省略部分代码return 0;
}在这个示例中我们定义了一个函数 resizeImages用于调整图像的尺寸。然后使用 cv::parallel_for_ 函数在多个线程中并行处理图像的尺寸调整操作。通过这种方式可以提高图像处理的效率。需要注意的是在多线程环境下确保线程安全避免竞态条件和数据共享问题。
使用 cv::parallel_for_ 函数可以更有效地利用多核 CPU 来处理图像但也要确保你的操作是线程安全的。如果操作涉及共享资源需要进行适当的同步控制以避免线程冲突。 双循环
cv::parallel_for_ 函数适用于并行处理单一循环范围如果你想要并行处理双重循环并优化内层循环可以将内层循环拆分成更小的任务单元然后使用 cv::parallel_for_ 来处理每个内层任务。
以下是一个示例演示如何使用 cv::parallel_for_ 并行处理双重循环并针对内层循环进行优化
#include iostream
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/core/parallel/parallel.hppint main() {const int rows 1000;const int cols 1000;cv::Mat matA(rows, cols, CV_32FC1);cv::Mat matB(rows, cols, CV_32FC1);cv::Mat matC(rows, cols, CV_32FC1);// 初始化矩阵 A 和 B省略部分代码// 并行处理双重循环优化内层循环cv::parallel_for_(cv::Range(0, rows), [](const cv::Range rowRange) {for (int i rowRange.start; i rowRange.end; i) {// 使用 cv::parallel_for_ 并行处理内层循环cv::parallel_for_(cv::Range(0, cols), [](const cv::Range colRange) {for (int j colRange.start; j colRange.end; j) {matC.atfloat(i, j) matA.atfloat(i, j) matB.atfloat(i, j);}});}});// 显示结果省略部分代码return 0;
}在这个示例中我们首先使用外层的 cv::parallel_for_ 来处理行循环然后在内层使用另一个 cv::parallel_for_ 来处理列循环。通过将内层循环划分成更小的任务单元可以充分利用多核处理器并加速处理。
需要注意的是并行处理的粒度要适当避免过细的任务划分造成额外的线程开销。根据实际情况进行权衡和调整以达到最佳的性能提升。
