C++ Opencv慢代码：有什么问题吗？

这里有一个函数，我试图改善图像的颜色。它能工作，但它真的很慢…也许有人有更好的主意

static Mat correctColor(Mat AImage) {
    Mat copyImage;
    AImage.copyTo(copyImage);
    Mat imgLab;
    cvtColor(copyImage, imgLab, CV_BGR2Lab);


    for (int y = 0; y < imgLab.rows; y++) {
        for (int x = 0; x < imgLab.cols; x++) {
            //get pixel value                
            imgLab.ptr<uchar > (y)[x * 3] = imgLab.ptr<uchar > (y)[x * 3]*0.3;
        }
    }
    cvtColor(imgLab, copyImage, CV_Lab2BGR);

    Mat img(copyImage.rows, copyImage.cols, CV_32FC3);
    copyImage.convertTo(img, CV_32FC3, 1 / 255.);        
    blur(img, img, Size(255, 255));
    Mat img32(copyImage.rows, copyImage.cols, CV_32FC3);
    copyImage.convertTo(img32, CV_32FC3, 1 / 255.);

    img.mul(img, 2);        
    divide(img32, img, img);

    img.convertTo(copyImage, CV_8U, 255.0);

    return copyImage;
 }

static Mat correctColor（Mat AImage）{
版画图像；
copyTo（copyImage）；
Mat imgLab；
cvtColor（copyImage、imgLab、CV_BGR2Lab）；
对于（int y=0；y

首先，您应该通过引用传递参数，因为您已经在代码中创建了一个克隆。

改进图像颜色？你应该试试看。查找equalizeHist（）函数。

主要问题是您正在内存中创建原始图像的多个副本：AImage、copyImage、imgLab、img、img32

第一个优化应该是@Eric建议的（通过引用）：

至于代码的其余部分，请查看是否可以减少使用的副本数

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OpenCV有一个GPU模块，它在GPU中实现多个功能，包括

cv:：blur（）

。此实现基于CUDA框架，因此，如果您的图形卡是NVIDIA，那么您很幸运：。

最佳优化方法是从您花费最多时间的地方开始。因此，我强烈建议您分析这段代码，以准确地知道代码的哪些部分最耗时

现在，关于如何改进的一些一般想法：

• 如果有任何机会摆脱转换成实验室，就去做吧
• 不要使用浮动。没有浮点运算，还有很多其他的数学方法。因此，首先尝试使用uchar（摆脱规范化步骤），然后，如果近似值太差，则转换为无符号短，然后在所有计算完成后返回uchar
• 尝试查找另一个操作，而不是divide。这是你在计算机上能做的最昂贵的数学运算之一。也许您可以移位位，或者找到具有类似结果的操作
• 请勿通过ptr访问元件。在SO上搜索以快速访问Mat
• 255x255窗口上的模糊是一个杀手。我怀疑这需要你95%的处理时间。你真的不能把它变小吗？还是使用盒式过滤器？还是根本不用它？或者在互联网上寻找FFT滤波器的实现。它比opencv使用的简单窗口方法快得多

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除了对程序进行优化之外。您可以在编译时添加编译器优化标志，如

-o3

和

-NDEBUG

这应该更好地发布到网站上，因为这不是“改进”的灵丹妙药。改进不是数学定义的术语；）好。。。你说得对但是均衡对于这类任务非常有用。为什么不通过ptr访问元素呢@通过image.ptr访问元素比原始指针访问慢（提取指向图像数据的原始指针，并通过指针索引访问）

static Mat correctColor(Mat& AImage) {