Python OpenCV掩码操作，c+中的元素赋值+；

我想根据

matB

的值将mat

matA

的每个像素分配给某个值，我的代码是一个嵌套for循环：

clock_t begint=clock();
for(size_t i=0; i<depthImg.rows; i++){
    for(size_t j=0; j<depthImg.cols; j++){
        datatype px=depthImg.at<datatype>(i, j);
        if(px==0)
            depthImg.at<datatype>(i, j)=lastDepthImg.at<datatype>(i, j);
    }
}
cout<<"~~~~~~~~time: "<<clock()-begint<<endl;

这比我手写循环要快得多

---

<> P>那么，在C++代码中，OpenCV C++ API中是否存在这样的操作，在你正在调用函数的每个像素中，并传递两个索引，这些索引被转换成一个扁平索引，执行类似于<代码> i的DexTimeCeops+J<代码> > < <>我的C++技巧大多缺乏，但是作为模板，我想你可以尝试一些类似的方法，这样就可以去掉大部分开销：

MatIterator_<datatype> it1 = depthImg.begin<datatype>(),
                       it1_end = depthImg.end<datatype>();
MatConstIterator_<datatype> it2 = lastDepthImg.begin<datatype>();

for(; it1 != it1_end; ++it1, ++it2) {
    if (*it1 == 0) {
        *it1 = *it2;
    }
}

MatIterator\uit1=depthImg.begin（），
it1_end=depthImg.end（）；
matconstrutator_uIT2=lastDepthImg.begin（）；
对于（；it1！=it1_end；++it1，++it2）{
如果（*it1==0）{
*it1=*it2；
}
}
<>代码> < p>我无法复制你的计时结果在我的机器上你的C++代码在我的机器下运行1ms。但是，只要迭代速度慢，
at（）
就应该立即受到怀疑。我推荐OpenCV有一个

但是，对于您描述的操作，有一种更好的方法
Mat:：copyTo（）
允许屏蔽操作：

lastDepthImg.copyTo(depthImg, depthImg == 0);

这比嵌套循环解决方案更快（大约快2倍），可读性也更高。此外，它可能会受益于硬件优化，如SSE。
thx，谢谢你的提示，但这在我的机器上花费更多（大约150毫秒）。您是如何尝试的？您的计时充其量似乎不太可能：您不应该看到这些方法之间的数量级差异，请参见例如。可能是你没有正确计算时间吗？以时钟节拍测量时间，因此将其转换为毫秒的正确方法是
（clock（）-begint）*1000/时钟/秒
我在计时上看到了相同的趋势-GCC 4.8.2中的O3给出了我尝试过的每个opencv方法的5-12ms。numpy给出1-2ms。@Jaime
每秒时钟数在我的机器上是1000。不管怎么说，它明显变慢了，即使
clock（）-begint
不是毫秒，它也是时间的量度。@Jaime遗憾的是，使用迭代器和其他方法之间有一个数量级的差异。我同意
clock（）
可能不是最好的时间度量。使用高分辨率计时器会更好。您是否在优化的发布模式下编译？这是不同openCV访问方法之间的一个比较：
copyTo
正是我所需要的，它每帧只运行1~3ms——快了几十倍！！我很好奇为什么在你的相框上只有2倍的速度？@zhangxaochen我怀疑这部分是时间问题
clock（）
不能保证具有高分辨率，因此您可能会得到不精确的计时。
lastDepthImg.copyTo(depthImg, depthImg == 0);