C++ 除了使用OpenCV'，还有其他选择吗；什么是解码？太慢了

我创建了一个DLL，用户可以从文件名或流中读取图像，如下所示：

std::string filePath = "SomeImage.bmp";

// (1) Reading from a file
Image2D img1;
img1.readImage(filePath);

// (2) Reading from a stream
std::ifstream imgStream (filePath.c_str(), std::ios::binary);
Image2D img2;
img2.readImage(imgStream);

int Image2D::readImage(std::ifstream& input)
{       
    input.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = input.tellg();
    input.seekg(0, std::ios::beg);

    if (fileSize == 0) {
        return 1;
    }

    std::vector<unsigned char> data(fileSize);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize);

    if (!input) {
        return 1;
    }

    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    std::cout << "Time to decode: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;

    return 0;
}


int Image2D::readImage(const std::string& fileName)
{
    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    std::cout << "Time to read image: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;
    return 0;
}

第一个

readImage（filePath）

是使用速度相当快的

cv:：imread（filePath）

实现的（对于600 x 900的图像，平均0.001秒）。但是，第二个版本

readImage（fileStream）

是使用

cv:：imdecode

实现的，它的速度相当慢（对于相同的图像，平均2.5秒）

除了

cv:：imdecode

之外，我还可以从内存缓冲区解码图像，而不用花这么长时间吗？这是一个经常使用的应用程序的核心组件，所以它必须是快速的

任何协助都将不胜感激。提前谢谢

编辑：

我用计时器测量计时。这对我来说也没什么意义。我不明白为什么时间上有这么大的差距

Image2D

只是一个以OpenCV矩阵为成员的类。

readImage

功能的实现简化如下：

std::string filePath = "SomeImage.bmp";

// (1) Reading from a file
Image2D img1;
img1.readImage(filePath);

// (2) Reading from a stream
std::ifstream imgStream (filePath.c_str(), std::ios::binary);
Image2D img2;
img2.readImage(imgStream);

int Image2D::readImage(std::ifstream& input)
{       
    input.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = input.tellg();
    input.seekg(0, std::ios::beg);

    if (fileSize == 0) {
        return 1;
    }

    std::vector<unsigned char> data(fileSize);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize);

    if (!input) {
        return 1;
    }

    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    std::cout << "Time to decode: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;

    return 0;
}


int Image2D::readImage(const std::string& fileName)
{
    StopWatch stopWatch;
    mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    std::cout << "Time to read image: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl;
    return 0;
}

int-Image2D:：readImage（std:：ifstream&input）
{       
input.seekg（0，std:：ios:：end）；
size_t fileSize=input.tellg（）；
input.seekg（0，std:：ios:：beg）；
如果（文件大小==0）{
返回1；
}
std：：矢量数据（文件大小）；
input.read（重新解释强制转换（&data[0]），sizeof（无符号字符）*fileSize；
如果（！输入）{
返回1；
}
秒表；
mImg=cv:：imdecode（cv:：Mat（数据），cv\u LOAD\u IMAGE\u COLOR）；
std：：cout这就是我测试代码的方式，也许您可以尝试同样的方法（在一个干净的项目中）来比较结果

对我来说，时间测量（CPU时间，不是墙时间）表明，仅仅解码字节流比读取图像（这是有意义的）要快一点-Windows-VC 2010 OpenCV 2.49

#include <fstream>

cv::Mat MreadImage(std::ifstream& input)
{       
    input.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = input.tellg();
    input.seekg(0, std::ios::beg);

    if (fileSize == 0) {
        return cv::Mat();
    }

    std::vector<unsigned char> data(fileSize);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize);

    if (!input) {
        return cv::Mat();
    }

    clock_t startTime = clock();
    cv::Mat mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    clock_t endTime = clock();
    std::cout << "Time to decode image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl;

    return mImg;
}


cv::Mat MreadImage(const std::string& fileName)
{
    clock_t startTime = clock();
    cv::Mat mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    clock_t endTime = clock();

    std::cout << "Time to read image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl;
    return mImg;
}

// test speed of imread vs imdecode
int main()
{

    //std::string path = "../inputData/Lenna.png";
    //std::string path = "../inputData/Aachen_Germany_Imperial-Cathedral-01.jpg";
    std::string path = "../inputData/bmp.bmp";

    cv::Mat i1 = MreadImage(path);


    std::ifstream imgStream (path.c_str(), std::ios::binary);
    cv::Mat i2 = MreadImage(imgStream);

    cv::imshow("input 1", i1);
    cv::imshow("input 2", i2);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

#包括
cv:：Mat MreadImage（std:：ifstream和input）
{       
input.seekg（0，std:：ios:：end）；
size_t fileSize=input.tellg（）；
input.seekg（0，std:：ios:：beg）；
如果（文件大小==0）{
返回cv:：Mat（）；
}
std：：矢量数据（文件大小）；
input.read（重新解释强制转换（&data[0]），sizeof（无符号字符）*fileSize；
如果（！输入）{
返回cv:：Mat（）；
}
时钟开始时间=时钟（）；
cv:：Mat mImg=cv:：imdecode（cv:：Mat（数据），cv\U LOAD\U IMAGE\U COLOR）；
clock_t endTime=clock（）；
std:：cout您如何测量计时？这似乎没有多大意义：
imread
在内部使用
imdecode
，而您只是读取一个实际上根本没有解码的位图文件。您还应该显示类
Image2D
的代码和方法
readImage
的实现（2个重载选项）。请参阅我的编辑@Antonio。秒表是如何实现的？因为您第一次测量imread，可能是某种单态，而不是重置的？使用时钟测量（我知道是cpu时间，不是墙壁时间），流版本稍微快一点（但只是解码）在我的系统上。@Mika不，它绝对不是一个单例。只是一个使用Windows的简单轻量级类。我不明白流版本在你的机器上如何更快，但在我的机器上却慢得多。事实上，在我测试过的几台机器上，它更慢。所以我在一个干净的项目中测试了上面的代码，时间大约是和你提到的一样。我真的不明白为什么在我的生产级应用程序中运行
imdecode
需要更长的时间。我必须更深入地研究这个问题。我可能遗漏了一些东西。任何建议都会有所帮助。谢谢。你在生产代码中尝试过替代时间测量方法吗？是的，我尝试过。我不知道理解为什么需要这么长时间。我为这个问题创建了一个解决方案，但我仍然对时间上的差异感到困惑。我不知道为什么我显式地调用
cv:：imdecode
，需要更长的时间。谢谢你的帮助。