C++ 不必在OpenCV中复制Mat的最佳方法

我有一段代码，基本上是在两帧上进行“哑”背景减法

void FrameDifferenceBGS::operator()(cv::InputArray _image, cv::OutputArray _fgmask, double learningRate)
{
  cv::Mat img_input = _image.getMat();

  if(img_input.empty())
    return;

  _fgmask.create(img_input.size(), CV_8U);
  cv::Mat img_foreground = _fgmask.getMat();

  if(img_input_prev.empty())
  {
    img_input.copyTo(img_input_prev);
    return;
  }

  cv::absdiff(img_input_prev, img_input, img_foreground);

  if(img_foreground.channels() == 3)
    cv::cvtColor(img_foreground, img_foreground, CV_BGR2GRAY);

  if(enableThreshold)
    cv::threshold(img_foreground, img_foreground, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

  if(showOutput)
    cv::imshow("Frame Difference", img_foreground);

  img_input.copyTo(img_input_prev);
  img_foreground.copyTo(_fgmask);
  firstTime = false;
}

如果我最后不添加

img\u foreground.copyTo（\u fgmask）

，则输出数组不会使用

img\u foreground

的结果进行更新，从而在调用时生成黑色图像

---

我做错了什么/应该在这里做什么？

我再次检查了您的代码。看起来您正在为_fgmask创建新对象

 _fgmask.create(img_input.size(), CV_8U);

我想这就是为什么你有这个问题。因为参数中的引用与此语句后面的引用不同。为什么不在调用函数之前先调用该行。

fix

• 更改fgmask.create（img\u input.size（），CV\u 8U）到

  \u fgmask.create（img\u input.size（），CV\u 8UC3）

  或

  \u fgmask.create（img\u input.size（），img\u input.type（））

为什么

• 这是因为

  cv:：absdiff（img_input_prev，img_input，img_front）每次在内部重新创建一个新数组。它确实会更新img_前台结构，但在分配之后，_fgmask中的内存地址数据无法更改，因为头是按值传递的。
  
  通过执行
  cv:：Mat&img_foreground=\u fgmask.getMatRef（），似乎可以解决这个问题（但仍然会产生创建成本）
  
  

• 这是因为CV_8U与CV_8UC3不同，因此Mat.hpp中的check@Mat:：create（）总是由于类型差异而分配新数组

意见

我想…也许用垫子代替

#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;

class FrameDifferenceBGS
{
public:
    Mat prev;
    Mat diff;
    bool enableThreshold;
    bool showOutput;
    bool firstTime;
    uchar threshold;
    FrameDifferenceBGS():firstTime(false),enableThreshold(false),showOutput(false),threshold(0)
    {

    }
    void FrameDifferenceBGS::operator()(cv::Mat& _in, cv::Mat &_fg, double _lr)
    {
        if(_in.empty())
            return;

        if(prev.empty())
        {
            prev=_in.clone();
            _fg=cv::Mat::zeros(_in.size(),CV_8UC1);
            return;
        }

        cv::absdiff(prev, _in, diff);

        if(diff.channels() == 3)
            cv::cvtColor(diff, _fg, CV_BGR2GRAY);
        else
            _fg=diff;

        if(enableThreshold)
            cv::threshold(_fg, _fg, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

        if(showOutput)
            cv::imshow("Frame Difference", _fg);

        prev=_in.clone();
        firstTime = false;
    }
};

int main()
{
    VideoCapture cap(0);
    FrameDifferenceBGS bgs;
    Mat frame,fg;
    for(;;)
    {
        cap >> frame; 
        bgs(frame,fg,0);

        imshow("frame", frame);
        imshow("fg", fg);
        if(waitKey(1) ==27) exit(0);
    }
    return 0;
}    

编辑2（修改后的原件）

---

\u fgmask

不是类的成员，只是参数。此外，添加这些参数并没有解决它：（我想这更多的是与OpenCV内部的一些模糊的事情有关，而不是由C++本身构造的。OpenCV的结构应该是按值传递的，它们都是轻量级结构（如CV:VEC）或动态存储器的头（如CV::MAT）。。所以原始原型是好的。@changelog在这种情况下，我认为参数已经被引用了。我再次检查了您的代码并更新了我的答案。您是否为调用方的

\u fgmask

的实际参数分配了内存？我不尝试向OpenCV提交补丁，而只是尝试使用加载的subt修改库使用与OpenCV相同的算法。当您调用

BackgroundSubtractor.operator（）

时，该方法签名不起作用。我已经尝试了您的建议（通过将

传入.type（）

）但是，当它将颜色转换为黑白时，它必须再次复制它，因为在另一面我得到了一个彩色图像。原因与在absdiff中发生新分配的原因完全相同。cvtcolor dst类型是8UC1，而给定类型是8UC3，因此opencv分配了新内存。而在absdiff的情况下，fgmask没有更新。您可以避免复制由

cv:：cvtColor（img_前台，\u fgmask，cv_bgr2灰色）；

编写的语句，但由于无论如何都会发生分配/复制，因此它的效率并不更高。我已经用一个完整的程序编辑了答案，该程序坚持原始结构，并尽可能重复使用（或者我可以弄清楚）我只是想回答为什么它不工作，而不是什么是最节省内存的方法（可能不需要关心，因为这不太可能是最大的瓶颈）。使用mat可以帮助您忘记这一点，因为它看起来更自动化。无论如何，更新的程序每周期的分配应该更少。@ZawLin，absDiff不适用于BGR mat图像，而只适用于灰度图像，对吗？这是因为，当我对彩色图像进行absDiff时，返回的都是空白图像，而如果我对其进行灰度化处理，则返回的都是空白图像首先是absDiff，我可以看到一个不同点，但是有很多信息丢失。@ZawLin，这是因为，在转换为灰度之前，你把absDiff放在第一位，而你不是唯一的一个。当我这样做的时候，即使我从相机的另一端挥手，如果给我一个空白图像，但是，如果我先将其灰度化，就不会发生这样的问题，因此我只想再确认一下（：

#include "opencv2/opencv.hpp"

class FrameDifferenceBGS
{
public:
    cv::Mat img_input_prev;
    cv::Mat diff;

    cv::Mat img_foreground;//put this in class in stead of inside the function
    bool enableThreshold;
    bool showOutput;
    bool firstTime;
    uchar threshold;
    FrameDifferenceBGS():firstTime(false),enableThreshold(false),showOutput(false),threshold(0)
    {

    }
    void FrameDifferenceBGS::operator()(cv::InputArray _image, cv::OutputArray _fgmask, double learningRate)
    {
        cv::Mat img_input = _image.getMat();

        if(img_input.empty())
            return;
        if(_fgmask.empty())
            _fgmask.create(img_input.size(), CV_8UC1);
        if(img_input_prev.empty())
        {
            img_input.copyTo(img_input_prev);
            return;
        }

        cv::absdiff(img_input_prev, img_input, img_foreground);

        if(img_foreground.channels() == 3)
            cv::cvtColor(img_foreground, _fgmask, CV_BGR2GRAY);

        if(enableThreshold)
            cv::threshold(img_foreground, img_foreground, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

        if(showOutput)
            cv::imshow("Frame Difference", img_foreground);

        img_input.copyTo(img_input_prev);
        //img_foreground.copyTo(_fgmask);
        firstTime = false;
    }
};

int main()
{
    cv::VideoCapture cap(0);
    FrameDifferenceBGS bgs;
    cv::Mat frame,fg;
    for(;;)
    {
        cap >> frame; 
        bgs(frame,fg,0);

        cv::imshow("frame", frame);
        cv::imshow("fg", fg);
        if(cv::waitKey(1) ==27) exit(0);
    }
    return 0;
}