C++ 在第一个实例中，特征检测器和描述符的计算时间要长得多

我用它来计算图像的关键点和描述符

代码基本上如下所示：

 Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();
 Mat descriptors1, descriptors2...;
 vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2...;
 orb->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);  // first instance
 orb->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);  // second instance
 // more detectAndCompute...

Ptr orb=cv:：orb:：create（）；
Mat描述符1，描述符2。。。；
向量关键点1，关键点2。。。；
orb->detectAndCompute（img1，noArray（），keypoints1，描述符1）；//一审
orb->detectAndCompute（img2，noArray（），keypoints2，描述符2）；//二审
//更多检测和计算。。。

我的问题是，第一次detectAndCompute（~0.25秒）比之后所有的detectAndCompute（~0.002s）花费的时间要长得多。为什么会这样

此外，无论图像有多小。第一次检测和计算总是需要0.25秒。这次有没有办法减少

---

谢谢大家!

在实际数据到达之前计算一次（初始化）对不起，但是您能详细说明一下吗？在应用程序初始化期间，您可以在任何实际相关图像到达之前，对一些虚拟图像执行第一次detectAndCompute调用。然后，您的第一个相关映像将有0.002s，但您的初始化将需要额外的0.25s。这是否可行显然取决于您的应用程序/任务，但在大多数情况下，这种方法是可行的。谢谢您的建议。我试过了，效果很好！我仍然很好奇为什么会这样。硬件优化可能会在运行时进行搜索/测试，必须分配缓冲区，等等。例如，cuda应用程序通常会出现极端的初始化时间。但不确定该函数中的实际原因。可能是SSE指令集修复？不知道。。。