C++ OpenCV 中的网络摄像头图像处理速度很慢
Webcam Image Processing in C++ OpenCV is Slow
我想用 C++ OpenCV 模拟红色盲视图(部分色盲之一),使用网络摄像头来模拟它。这里的代码:
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main(int, char**)
{
int i = 0;
Mat im, im2, kernel3;
Mat rgb2lms = (Mat_<double>(3, 3) << 17.8824, 43.5161, 4.11935, 3.45565, 27.1554, 3.86714, 0.0299566, 0.184309, 1.46709); //filter1
Mat lms2lmsp = (Mat_<double>(3, 3) << 0, 2.02344, -2.52581, 0, 1, 0, 0, 0, 1); //filter2
Mat Result, Result2, op1, op2, op3, op4, op5, op6;
Vec3b zay, zay2;
kernel3 = rgb2lms.inv(DECOMP_LU); //filter 3
cv::Mat mat(3, 1, CV_64FC1); //create MAT for matrices multiplication
Mat frame;
VideoCapture cap(0); // open the default camera
if (!cap.isOpened()) // check if we succeeded
return -1;
namedWindow("edges", 1);
for (;;)
{
cap.read(frame); // get a new frame from camera
if (frame.empty()) continue;
const int nChannels = frame.channels();
if (i == 0){
Result.create(frame.size(), frame.type());
}
//Result2.create(frame.size(), frame.type());
cvtColor(frame, im2, CV_BGR2RGB); //convert to RGB
for (int i = 0; i < im2.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < im2.cols; j++)
{
for (int k = 0; k < nChannels; k++)
{
zay(k) = im2.at<Vec3b>(i, j)[k]; //acces pixel value and put into 3x1 vector zay
//put the value in to mat so i can multiplied with easy
mat.at <double>(0, 0) = zay[0];
mat.at <double>(1, 0) = zay[1];
mat.at <double>(2, 0) = zay[2];
op1 = rgb2lms*mat; //apply filter1
op2 = lms2lmsp*op1; //apply filter2
op3 = kernel3*op2; //apply filter3
for (int k = 0; k < nChannels; k++)
{
Result.at<Vec3b>(i, j)[k] = op3.at<double>(k, 0); //put the result from vector to mat
}
}
}
cvtColor(Result, Result2, CV_RGB2BGR); //convert back to BGR
imshow("hasil", Result2);
if (waitKey(30) >= 0) break;
i++;
}
// the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
return 0;
}
此代码已运行,但图像视频输出非常慢(滞后)。我是使用 C++ 的新手。我的问题:
- 输出非常慢,因为我使用了很多迭代?
- 我已经使用 filter2D(卷积)尝试了这个过程,但结果不同。卷积与矩阵乘法滤波器不同吗?
- 怎样才能顺利输出?我应该在该代码中使用指针吗?
谢谢
我认为您的问题是 Mat::at<>()
调用,速度很慢。
要加快速度,您可以尝试使用 指针访问 来代替数据。这比较棘手,但速度更快。 OpenCV tutorial 展示了如何操作。
Filter2D 函数不适合您的任务。
它在图像的每个通道上应用 convolution filter,而您想要的是应用在每个 rgb 像素上的线性变换矩阵。
您要查找的函数是transform。
首先,为了获得更好的性能,将您的三个转换合并为一个全局转换矩阵:
Mat global_kernel = kernel3*lms2lmsp*rgb2lms;
然后,代替你的 for 循环,使用:
transform(im2, Result, global_kernel);
如果您仍想节省几毫秒,也可以通过直接从 bgr 颜色应用转换来删除 cvtColor 函数调用 space。只需切换 rgb2lms 矩阵的列:
Mat bgr2lms = (Mat_<double>(3, 3) << 4.11935, 43.5161, 17.8824, 3.86714, 27.1554, 3.45565, 1.46709, 0.184309, 0.0299566);
我想用 C++ OpenCV 模拟红色盲视图(部分色盲之一),使用网络摄像头来模拟它。这里的代码:
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main(int, char**)
{
int i = 0;
Mat im, im2, kernel3;
Mat rgb2lms = (Mat_<double>(3, 3) << 17.8824, 43.5161, 4.11935, 3.45565, 27.1554, 3.86714, 0.0299566, 0.184309, 1.46709); //filter1
Mat lms2lmsp = (Mat_<double>(3, 3) << 0, 2.02344, -2.52581, 0, 1, 0, 0, 0, 1); //filter2
Mat Result, Result2, op1, op2, op3, op4, op5, op6;
Vec3b zay, zay2;
kernel3 = rgb2lms.inv(DECOMP_LU); //filter 3
cv::Mat mat(3, 1, CV_64FC1); //create MAT for matrices multiplication
Mat frame;
VideoCapture cap(0); // open the default camera
if (!cap.isOpened()) // check if we succeeded
return -1;
namedWindow("edges", 1);
for (;;)
{
cap.read(frame); // get a new frame from camera
if (frame.empty()) continue;
const int nChannels = frame.channels();
if (i == 0){
Result.create(frame.size(), frame.type());
}
//Result2.create(frame.size(), frame.type());
cvtColor(frame, im2, CV_BGR2RGB); //convert to RGB
for (int i = 0; i < im2.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < im2.cols; j++)
{
for (int k = 0; k < nChannels; k++)
{
zay(k) = im2.at<Vec3b>(i, j)[k]; //acces pixel value and put into 3x1 vector zay
//put the value in to mat so i can multiplied with easy
mat.at <double>(0, 0) = zay[0];
mat.at <double>(1, 0) = zay[1];
mat.at <double>(2, 0) = zay[2];
op1 = rgb2lms*mat; //apply filter1
op2 = lms2lmsp*op1; //apply filter2
op3 = kernel3*op2; //apply filter3
for (int k = 0; k < nChannels; k++)
{
Result.at<Vec3b>(i, j)[k] = op3.at<double>(k, 0); //put the result from vector to mat
}
}
}
cvtColor(Result, Result2, CV_RGB2BGR); //convert back to BGR
imshow("hasil", Result2);
if (waitKey(30) >= 0) break;
i++;
}
// the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
return 0;
}
此代码已运行,但图像视频输出非常慢(滞后)。我是使用 C++ 的新手。我的问题:
- 输出非常慢,因为我使用了很多迭代?
- 我已经使用 filter2D(卷积)尝试了这个过程,但结果不同。卷积与矩阵乘法滤波器不同吗?
- 怎样才能顺利输出?我应该在该代码中使用指针吗?
谢谢
我认为您的问题是 Mat::at<>()
调用,速度很慢。
要加快速度,您可以尝试使用 指针访问 来代替数据。这比较棘手,但速度更快。 OpenCV tutorial 展示了如何操作。
Filter2D 函数不适合您的任务。 它在图像的每个通道上应用 convolution filter,而您想要的是应用在每个 rgb 像素上的线性变换矩阵。
您要查找的函数是transform。
首先,为了获得更好的性能,将您的三个转换合并为一个全局转换矩阵:
Mat global_kernel = kernel3*lms2lmsp*rgb2lms;
然后,代替你的 for 循环,使用:
transform(im2, Result, global_kernel);
如果您仍想节省几毫秒,也可以通过直接从 bgr 颜色应用转换来删除 cvtColor 函数调用 space。只需切换 rgb2lms 矩阵的列:
Mat bgr2lms = (Mat_<double>(3, 3) << 4.11935, 43.5161, 17.8824, 3.86714, 27.1554, 3.45565, 1.46709, 0.184309, 0.0299566);