C++ OpenCV速度问题

我想转换许多点（整个720p图像将是最好的）与约30fps。 现在我只是在一个遮罩中循环，寻找标记的像素。然后，我将每个标记的像素转换为一个新帧。有没有办法加快速度？ 代码在windows平板电脑上运行，所以我不知道CUDA是否能帮上忙

//Look for white pixels in mask image and transform them to new frame orientation
for (int row = 0; row < mask.rows; row++){
    for (int col = 0; col < mask.cols; col++){

        if (mask.at<uchar>(row, col) == 255){

            //Point in 2D hom
            p = (Mat_<double>(3, 1) << col, row, 1);
            p11 = CameraMatrix480.inv()*p;  //Pixel-->Camera


            //Project 2D Points to table
            double d = abs((p11 - midCam).dot(table_normal_cam)); //intersection of point with table surface is z value
            ps = p11 - d*table_normal_cam;
            p11 *= -Mat(p11 - ps).at<double>(2);

            //Get point in new frame in hom camera coordinates
            p11.copyTo(p_hom1(Range(0, 3), Range(0, 1)));
            p_hom2 = M * p_hom1; //p_hom in frame2

            //Point in frame2 in pixel coordinates
            p12 = (1 / p_hom2.at<double>(2))*(CameraMatrix480*p_hom2(Range(0, 3), Range(0, 1))); //Camera-->Pixel
            pixel = Point(p12.at<double>(0), p12.at<double>(1));

            //Check if new location is in the frame
            if (rect.contains(pixel)){
                RGB& rgb = output.ptr<RGB>(pixel.y)[pixel.x];
                rgb = white;
            }

        }
    }

//在蒙版图像中查找白色像素并将其转换为新的帧方向
对于（int row=0；row像素
像素=点（p12.at（0），p12.at（1））；
//检查新位置是否在框架中
if（矩形包含（像素））{
RGB&RGB=output.ptr（pixel.y）[pixel.x]；
rgb=白色；
}
}
}

在不进行测试的情况下，我认为逆相机矩阵的计算是代码中最昂贵的操作。假设相机矩阵为常数，可以预先计算逆相机矩阵

Mat invCameraMatrix（CameraMatrix480.inv（））；
...
p11=invCameraMatrix*p；//像素-->相机
...

---

此外，您可以使用

OpenMP

轻松地将

for

循环并行化，并检查其是否获得任何性能。要使用

CUDA

，您将需要一个Nvidia图形卡，这可能在您的windows平板电脑设备中不可用。

如果不进行测试，我认为逆相机矩阵的计算是最重要的这是代码中最昂贵的操作。假设摄影机矩阵是常数，可以预先计算逆矩阵

Mat invCameraMatrix（CameraMatrix480.inv（））；
...
p11=invCameraMatrix*p；//像素-->相机
...

---

此外，您可以使用

OpenMP

轻松地并行

for

循环，并检查其是否获得任何性能。要使用

CUDA

，您将需要一个Nvidia图形卡，这可能在您的windows平板电脑设备中不可用。

您可以尝试使用

cv:：UMat

进行性能测试吗

---

我使用

OpenMP

进行像素级的快速图像操作。

您可以尝试使用

cv:：UMat

进行性能测试吗

---

我使用

OpenMP

进行像素级的快速图像操作。

您是否考虑过将操作更改为

float

而不是

double

？因为您在移动设备上，这可能有助于加快操作速度

---

另外，上一个

if

条件中的

rect

是什么？

您是否考虑过将操作更改为

float

而不是

double

？因为您在移动设备上，这可能有助于加快操作速度

---

另外，在上一个

if

条件中，什么是

rect

？

我设法在~40ms内为720p图像运行变换，只需使用Matx而不是Mat。图像存储在UMat中，这可能也有帮助。

我设法在~40ms内为720p图像运行变换，只需使用Matx而不是Mat图像存储在UMat中，这可能也有帮助。

你能写下你在用数学公式做什么吗？在线性代数中，可能有一些步骤你可以重新排序以预计算。基本上我有一个测试设置，在房间里有一张桌子。现在我抓取桌子的视频帧并在这张图片中绘制。然后我将图片映射到桌子表面e（因此我得到了具有深度的3D摄像机坐标）并将绘图转换为下一帧的方向。这允许我在一个抓取的帧中绘制一些东西，每一帧都保持在相同的位置。这无助于优化…我指的是数学公式…但只是出于好奇：你是否在发布模式下使用发布库编译？你能写出你想要的吗“你在做数学公式吗？在线性代数中，可能有一些步骤可以重新排序以预计算。基本上，我在房间里有一个带有桌子的测试设置。现在，我抓取桌子的视频帧并在这张图片中绘制。然后我在桌子表面绘制图形（因此我可以获得具有深度的3D相机坐标）并将绘图转换为下一帧的方向。这允许我在一个抓取的帧中绘制一些东西，每一帧都保持在相同的位置。这无助于优化…我指的是数学公式…但只是出于好奇：您是否使用发布库在发布模式下编译？inv（）只需要总计算量的3%，但我仍然会预计算。最昂贵的部分是16%的点积。我不认为函数太慢，我只是经常调用它们（每帧最多10万次迭代）你确定吗？我刚刚在我的机器上测试过。反转一个

3x4

矩阵比两个

3x1

向量的点积慢大约3倍（反转大约需要0.3毫秒，点积大约需要9.9e-5毫秒）。inv（）只需要总计算量的3%，但我仍然会预计算。最昂贵的部分是16%的点积。我不认为函数太慢，我只是经常调用它们（每帧最多10万次迭代）你确定吗？我刚刚在我的机器上测试过。反转一个

3x4

矩阵比两个

3x1

向量的点积慢大约3倍（反转大约需要0.3毫秒，点积大约需要9.9e-5毫秒）