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OpenCV:Mat元素访问方法、性能、代码复杂度以及安全性分析
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http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785
本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性。
一、预备设置
本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示。
采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic() 可以返回微秒(10^-6秒)级,而且兼容Windows和Linux系统。
本文使用彩色图像做实验,所以矩阵是2维的3通道的。
CC = g++ CPPFLAGS = -O3 `pkg-config --cflags opencv` CPPLIB = `pkg-config --libs opencv` OBJS = test.o main.exe : $(OBJS) $(CC) $(CPPFLAGS) $^ -o $@ $(CPPLIB) test.o: test.cpp $(CC) -c $(CPPFLAGS) $^ -o $@ clean: rm -rf *.out main.exe *.o run: ./main.exe代码段 1. Makefile文件的内容
#if defined(_WIN32) && defined(_MSC_VER) #include <windows.h> double abtic() { __int64 freq; __int64 clock; QueryPerformanceFrequency( (LARGE_INTEGER *)&freq ); QueryPerformanceCounter( (LARGE_INTEGER *)&clock ); return (double)clock/freq*1000*1000; } #else #include <time.h> #include <sys/time.h> double abtic() { double result = 0.0; struct timeval tv; gettimeofday( &tv, NULL ); result = tv.tv_sec*1000*1000 + tv.tv_usec; return result; } #endif /* _WIN32 */代码段 2. 计时函数abtic()的定义
二、测试算法
文中用于测试的算法:将矩阵中每个元素乘以一个标量,写入一个新的矩阵,每个通道操作独立。
如果用im(r,c,k)表示矩阵im的第r行、第c列、第k个通道的值的话,算法为:om(r,c,k) = im(r,c,k)*scale;其中scale是一个大于0、小于1的浮点数。
三、五种Mat元素的访问方法
方法1、使用Mat的成员函数at<>()
Mat的成员函数at()是一个模板函数,我们这里用的是二维矩阵,所以我们使用的at()函数的声明如代码段3所示(取自OpenCV的源文件)。
template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);代码段3 .at()函数的声明
代码段4是本文第二部分描述的算法的实现,矩阵元素使用at<>()函数来索引。
Vec3b pix; for (int r = 0; r < im.rows; r++) { for (int c = 0; c < im.cols; c++) { pix = im.at<Vec3b>(r,c); pix = pix*scale; om.at<Vec3b>(r,c) = pix; } }代码段4. 使用at<>()函数访问矩阵元素
注意:使用at函数时,应该知道矩阵元素的类型和通道数,根据矩阵元素类型和通道数来确定at函数传递的类型,代码段4中使用的是Vec3b这个元素类型,他是一个包含3个unsigned char类型向量。之所以采用这个类型来接受at的返回值,是因为,我们的矩阵im是3通道,类型为unsigned char类型的。
方法2、使用Mat的成员函数ptr<>()
此函数也是模板函数,我们将会用到的ptr函数声明如代码段5所示。此函数返回指定的数据行的首地址。
template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0);代码段 5. ptr成员函数的声明
使用ptr<>()成员函数完成本文第二部分所述算法的代码如代码段6所示。
Vec3b *ppix_im(NULL); Vec3b *ppix_om(NULL); for (int r = 0; r < im.rows; r++) { ppix_im = im.ptr<Vec3b>(r); ppix_om = om.ptr<Vec3b>(r); for (int c = 0; c < im.cols; c++) { ppix_om[c] = ppix_im[c]*scale; } }代码段 6. 使用ptr访问矩阵元素
方法3、使用迭代器
这里使用的迭代器是OpenCV自己定义的。使用迭代器完成第二部分所述算法的代码如代码段7所示。
MatIterator_<Vec3b> it_im, itEnd_im; MatIterator_<Vec3b> it_om; it_im = im.begin<Vec3b>(); itEnd_im = im.end<Vec3b>(); it_om = om.begin<Vec3b>(); for (; it_im != itEnd_im; it_im++, it_om++) { *it_om = (*it_im)*scale; }代码段 7. 使用迭代器访问矩阵元素
方法4、使用Mat_简化索引
Mat_这个类的元素访问比较容易一点,把原Mat类的对象可以直接赋值给Mat_对象,当然赋值操作并不会开辟新的数据空间,这点大家放心。也就是说使用Mat_时,不会在内存拷贝上花时间。使用这种方法完成第二部分所述算法的代码如代码段8所示。
Mat_<Vec3b> im_, om_; im_ = im; om_ = om; for (int r = 0; r < im.rows; r++) { for (int c = 0; c < im.cols; c++) { om_(r,c) = im_(r,c) * scale; } }代码段 8. 使用Mat_访问矩阵数据元素
方法5、使用OpenCV原有的实现
我们的算法实际上OpenCV中已经有实现。就是×运算符重载,代码如代码段9所示。
om = im*scale;代码段 9. 使用OpenCV的原有实现访问矩阵元素
四、实验测试
1、测试代码
为了测试方便,将前面的方法统一写到一个c++源文件test.cpp中,其内容如代码段10所示。
/************************************************************************* > File Name: test.cpp > Author: aban > Mail: sawpara@126.com > Created Time: 2014年06月13日 星期五 18时47分19秒 ************************************************************************/ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; #if defined(_WIN32) && defined(_MSC_VER) #include <windows.h> double abtic() { __int64 freq; __int64 clock; QueryPerformanceFrequency( (LARGE_INTEGER *)&freq ); QueryPerformanceCounter( (LARGE_INTEGER *)&clock ); return (double)clock/freq*1000*1000; } #else #include <time.h> #include <sys/time.h> double abtic() { double result = 0.0; struct timeval tv; gettimeofday( &tv, NULL ); result = tv.tv_sec*1000*1000 + tv.tv_usec; return result; } #endif /* _WIN32 */ #define ISSHOW 0 int main(int argc, char** argv) { double tRecorder(0.0); Mat im = imread("./bigim.tif"); Mat om; om.create(im.rows, im.cols, CV_8UC3); #if ISSHOW imshow("orignal Image", im); waitKey(); #endif float scale = 150.0f/255.0f; // 1. using at() tRecorder = abtic(); Vec3b pix; for (int r = 0; r < im.rows; r++) { for (int c = 0; c < im.cols; c++) { pix = im.at<Vec3b>(r,c); pix = pix*scale; om.at<Vec3b>(r,c) = pix; } } cout << (abtic() - tRecorder) << " using at<>()" << endl; #if ISSHOW imshow("Scaled Image: using at<>()", om); waitKey(); #endif // 2. using ptr tRecorder = abtic(); Vec3b *ppix_im(NULL); Vec3b *ppix_om(NULL); for (int r = 0; r < im.rows; r++) { ppix_im = im.ptr<Vec3b>(r); ppix_om = om.ptr<Vec3b>(r); for (int c = 0; c < im.cols; c++) { ppix_om[c] = ppix_im[c]*scale; } } cout << (abtic() - tRecorder) << " using ptr<>() " << endl; #if ISSHOW imshow("Scaled Image: using ptr<>()", om); waitKey(); #endif // 3. using iterator tRecorder = abtic(); MatIterator_<Vec3b> it_im, itEnd_im; MatIterator_<Vec3b> it_om; it_im = im.begin<Vec3b>(); itEnd_im = im.end<Vec3b>(); it_om = om.begin<Vec3b>(); for (; it_im != itEnd_im; it_im++, it_om++) { *it_om = (*it_im)*scale; } cout << (abtic() - tRecorder) << " using iterator " << endl; #if ISSHOW imshow("Scaled Image: using iterator", om); waitKey(); #endif // 4. using Mat_ tRecorder = abtic(); Mat_<Vec3b> im_, om_; im_ = im; om_ = om; for (int r = 0; r < im.rows; r++) { for (int c = 0; c < im.cols; c++) { om_(r,c) = im_(r,c) * scale; } } cout << (abtic() - tRecorder) << " using Mat_ " << endl; #if ISSHOW imshow("Scaled Image: using Mat_", om); waitKey(); #endif // 5. using * tRecorder = abtic(); om = im*scale; cout << (abtic() - tRecorder) << " using * " << endl; #if ISSHOW imshow("Scaled Image: using *", om); waitKey(); #endif return 0; }代码段10. 测试代码
如果你想使用第一部分提到的Makefile,你需要将代码段10保存成test.cpp,或者保存成你希望的某个名字,但是同时应该修改Makfile中的所有“test.cpp”。
在正确执行之前,将代码段10中的第40行代码改成你的图片名称。
2、实验平台
CPU:Intel(R) Pentium(R) CPU G840 @ 2.80GHz
G++:4.8.2
OpenCV : 2.4.9
3、实验结果
编译选项使用-O3时,其中一次执行结果:
489570 using at<>() 467315 using ptr<>() 468603 using iterator 469041 using Mat_ 621367 using *
编译选项使用-O0 -g时,其中一次执行结果:
2.48216e+06 using at<>() 2.15397e+06 using ptr<>() 3.80784e+06 using iterator 2.38941e+06 using Mat_ 621099 using *
4、实验分析
从上面的结果可以看出,使用×时,在两种模式下,计算速度差不多,这实际是由于我们的程序调用的OpenCV的库函数,而这个库函数调用的是同一个。
如果你的产品要求执行速度,从-O3条件下的输出结果可以看出,ptr这种方式速度稍微快一点。但是他们的差别并不大,所以应该再考虑代码的复杂度。
代码复杂度最小的就是使用×了。对于实际的应用,直接调用OpenCV的函数是要确定函数是否存在的。
其次,我认为复杂度较小的是方法一,因为它实际上可以不借用pix变量,完成前述算法。
Mat_和ptr这两种方式的复杂度差不多,如果使用指针是一种稍微难一点的方式的话,那么Mat_的复杂度可以认为稍微小一点。
一般认为迭代器是C++里面比较高级的特性,也是学习C++最靠后的技术,再加上它使用了指针,如果指针算是比较难掌握的技术的话,使用迭代器这种方式复杂度可以说是最复杂的了。
有些情况下,需要考虑安全性,比如防止越界访问,如果你不想考虑过多边界的问题,使用迭代器也许是一种不错的选择!
五、总结
选择哪种元素访问方式,应该根据自己的实际应用环境,具体分析作出决定。主要考虑三个因素:性能、代码复杂度、安全性,根据自己的程序类型,选择。