Performance 就地RGB->；OpenCV中的BGR颜色转换较慢

OpenCV中的就地RGB->BGR颜色转换例程是否会节省一些内存，但需要更长的时间？如果是，有人能解释原因吗

我的应用程序在OpenCV（版本4.2.0）中调用cv:：cvtColor（srcMat、dstMat、cv:：COLOR_RGB2BGR）例程。为了使应用程序更快，我尝试了这个例程的就地版本（通过使用源和目标的相同Mat对象调用它）。我预计速度会略有提高，因为就地版本不分配新内存

为了测试我的期望，我在10000张250x250 RGB图像上循环运行了我的应用程序。令我惊讶的是，当使用就地版本时，我的应用程序速度变慢了。事实上，我看到图像越大（500x500对250x250），就地版本和常规版本之间的差异就越大

这是预期的吗？如果是，是因为就地版本执行交换操作（更多语句），而常规版本仅执行复制操作吗

有人愿意尝试复制这种行为吗？通过以两种不同的方式对以下代码段计时，可以很容易地做到这一点：1）使用下面的代码段，2）按照就地版本代码段注释中的简要说明进行操作

// Read image
Mat srcMat = imread(filename);

// Comment out this line for the in-place version
Mat dstMat;

for (int i=0; i<10000; i++)
{
  // Use srcMat instead of dstMat in the in-place version
  cv::cvtColor(srcMat, dstMat, cv::COLOR_RGB2BGR);
}

//读取图像
Mat srcMat=imread（文件名）；
//注释掉这一行的就地版本
Mat-dstMat；
对于（inti=0；i，您可以挖掘来源以找到原因

几乎没有可能的代码路径（是否使用OpenCL，是否使用IPP）。

在我的机器中，
cv:：cvtColor
的执行到达以下位置的函数
CvtColorIPPLoopCopy
：

模板
bool-cvtcolopploopcopy（常量uchar*src_数据、大小src_步长、int-src_类型、uchar*dst_数据、大小dst_步长、int-width、int-height、常量Cvt&Cvt）
{
垫温；
材料型钢混凝土（尺寸（宽度、高度）、型钢混凝土类型、混凝土浇筑（型钢混凝土数据）、型钢混凝土台阶）；
Mat source=src；
if（src_数据==dst_数据）
{
src.copyTo（临时）；
源=温度；
}
布尔ok；
_u的并行_（范围（0，source.rows），
CVTColoppLoop_调用程序（source.data、source.step、dst_数据、dst_步骤、，
source.cols、cvt和ok），
source.total（）/（double）（1您在什么CPU上，甚至在操作系统上遇到了这种情况？您使用的是哪种OpenCV版本？|好问题，但很难回答。CPU:Intel（R）Xeon（R）CPU E5-2450 v2@2.50GHz。它有16个超线程内核。我的应用程序运行32个线程，每个线程（并行）线程处理单个映像。OS:Unix。使用ICC编译器优化构建OpenCV。我猜这是某种处理循环中的操作。在这种情况下，我只需要一个在迭代中持续存在的
Mat
，并将其用于
cvtColor
的目标。只要目标有正确的数据类型和大小，它不会被重新分配。通常情况下，这种情况下，额外的内存不太可能是关键的。|哦，其中32个是并行的，我想在这种情况下可能更重要：）就地处理会阻止一些编译（和执行）优化是由于。我不能说这是这里的解释，但它可能是。@DanMašek接下来，我现在尝试了一个目标矩阵，它在迭代中保持不变。这个新版本的性能比就地版本更好（其中srcMat和dstMat是相同的），但仍比常规版本稍差。我仍在研究所有这些，但到目前为止，似乎不为目标矩阵分配内存并不能提高性能。