C++ OpenCV/C-提高耗时循环的速度？

我最近使用OpenCV 2.31（C++）实现了一种图像扭曲方法。但是, 方法非常耗时。。。经过一些调查和改进 我成功地将处理时间从400ms减少到120ms左右，这非常好。 我通过展开循环来实现这个结果（它将时间从400毫秒减少到330毫秒） 然后，我在我的VC++编译器2008 express edition（enabled O2 flag）上启用了优化标志——最后一次修复将处理时间提高到了120毫秒左右

然而，由于我有一些其他的处理来实现这个扭曲，我想把这个处理时间减少到20毫秒，当然，低于这个值会更好，但我不知道这是否可能

还有一件事，我想使用免费提供的库来完成。 所有建议都非常受欢迎

贝娄，你会找到我说的方法

谢谢你的帮助

阿里尔B

cv::Mat Warp::pieceWiseWarp(const cv::Mat &Isource, const cv::Mat &s, TYPE_CONVERSION type)
{       
cv::Mat Idest(roi.height,roi.width,Isource.type(),cv::Scalar::all(0));
float xi, xj, xk, yi, yj, yk, x, y;
float X2X1,Y2Y1,X2X,Y2Y,XX1,YY1,X2X1_Y2Y1,a1, a2, a3, a4,b1,b2,c1,c2;
int x1, y1, x2, y2;
char k;     
int nc = roi.width;
int nr = roi.height;
int channels = Isource.channels();
int N = nr * nc;


float *alphaPtr = alpha.ptr<float>(0);
float *betaPtr = beta.ptr<float>(0);
char *triMaskPtr = triMask.ptr<char>(0);
uchar *IdestPtr = Idest.data;


for(int i = 0; i < N;  i++, IdestPtr += channels - 1)       
        if((k = triMaskPtr[i]) != -1)// the pixel do belong to delaunay
        {

            cv::Vec3b t = trianglesMap.row(k);

            xi = s.col(1).at<float>(t[0]); yi = s.col(0).at<float>(t[0]); 
            xj = s.col(1).at<float>(t[1]); yj = s.col(0).at<float>(t[1]); 
            xk = s.col(1).at<float>(t[2]); yk = s.col(0).at<float>(t[2]);                       

            x = xi + alphaPtr[i]*(xj - xi) + betaPtr[i]*(xk - xi);
            y = yi + alphaPtr[i]*(yj - yi) + betaPtr[i]*(yk - yi);


            //...some bounds checking here...

            x2 = ceil(x); x1 = floor(x);
            y2 = ceil(y); y1 = floor(y);                

            //2. use bilinear interpolation on the pixel location - see wiki for formula...
            //...3. copy the resulting intensity (GL) to the destination (i,j)

            X2X1 = (x2 - x1);
            Y2Y1 = (y2 - y1);
            X2X  = (x2 - x);
            Y2Y  = (y2 - y);
            XX1  = (x - x1);                
            YY1  = (y - y1);

            X2X1_Y2Y1 = X2X1*Y2Y1;
            a1 = (X2X*Y2Y)/(X2X1_Y2Y1);
            a2 = (XX1*Y2Y)/(X2X1_Y2Y1);
            a3 = (X2X*YY1)/(X2X1_Y2Y1);
            a4 = (XX1*YY1)/(X2X1_Y2Y1);

            b1 = (X2X/X2X1);
            b2 = (XX1/X2X1);

            c1 = (Y2Y/Y2Y1);
            c2 = (YY1/Y2Y1);

            for(int c = 0; c < channels; c++)// Consider implementing this bilinear interpolation elsewhere in another function 
            {
                if(x1 != x2 && y1 != y2)
                    IdestPtr[i + c] = Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x1)[c]*a1
                                                + Isource.at<cv::Vec3b>(y2,x1)[c]*a2
                                                + Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x2)[c]*a3
                                                + Isource.at<cv::Vec3b>(y2,x2)[c]*a4;                       
                if(x1 == x2 && y1 == y2)
                    IdestPtr[i + c] = Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x1)[c];

                if(x1 != x2 && y1 == y2)
                    IdestPtr[i + c] = Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x1)[c]*b1 + Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x2)[c]*b2;

                if(x1 == x2 && y1 != y2)
                    IdestPtr[i + c] = Isource.at<cv::Vec3b>(y1,x1)[c]*c1 + Isource.at<cv::Vec3b>(y2,x1)[c]*c2;                      
            }                       
        }

if(type == CONVERT_TO_CV_32FC3)
    Idest.convertTo(Idest,CV_32FC3);
if(type == NORMALIZE_TO_1)
    Idest.convertTo(Idest,CV_32FC3,1/255.);
return Idest;
}

cv:：Mat-Warp:：分段扭曲（常数cv:：Mat&isosource，常数cv:：Mat&s，类型转换类型）
{       
cv:：Mat Idest（roi.height，roi.width，isosource.type（），cv:：Scalar:：all（0））；
浮动席，XJ，XK，YI，YJ，YK，X，Y；
浮点数X2X1、Y2Y1、X2X、Y2Y、XX1、YY1、X2X1_Y2Y1、a1、a2、a3、a4、b1、b2、c1、c2；
int-x1，y1，x2，y2；
chark；
int nc=roi.width；
int nr=roi高度；
int channels=isosource.channels（）；
int N=nr*nc；
浮点*alphaPtr=alpha.ptr（0）；
浮点*betaPtr=beta.ptr（0）；
char*triMaskPtr=triMask.ptr（0）；
uchar*IdestPtr=Idest.data；
对于（int i=0；i

我建议：

1.将公因数除法改为乘法。 i、 e.从a开始=a1/d；b=b1/d至d_1=1/d；a=a1*d_1；b=b1*d_1

2.将四个if测试消除为单个双线性插值

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我不确定这是否对你有帮助。您可以试一试。

为什么不喜欢OpenCV的Waspring函数？嗨，Andrey-您肯定是指cv:：warpAffine（）函数-对吧？嗨，Andrey-

cv:：warpAffine（）

函数不符合我的需要，因为它正在对整个图像进行扭曲。我的方法是使用delaunay网格（上面函数中的cv:：Mat&s）只使用图像的一部分进行分段扭曲。。。这没有多大帮助。无论如何，谢谢你。