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c++ - 在 opencv 中索引矩阵的最佳方法

coder 2024-02-01 原文

比方说，A 和B 是相同大小的矩阵。 在 Matlab 中，我可以使用如下所示的简单索引。

idx = A>0;
B(idx) = 0

如何在 OpenCV 中执行此操作？我应该只使用 

for (i=0; ... rows)
    for(j=0; ... cols)
        if (A.at<double>(i,j)>0) B.at<double>(i,j) = 0;

是这样的吗？有没有更好(更快、更有效)的方法？

此外，在 OpenCV 中，当我尝试

Mat idx = A>0;

变量 idx 似乎是一个 CV_8U 矩阵(不是 bool 值而是整数)。

最佳答案

您可以轻松转换此 MATLAB 代码:

idx = A > 0;
B(idx) = 0;

// same as 

B(A>0) = 0;

OpenCV 作为:

Mat1d A(...)
Mat1d B(...)

Mat1b idx = A > 0;
B.setTo(0, idx) = 0;

// or

B.setTo(0, A > 0);

关于性能，在 C++ 中，处理原始指针通常更快(这取决于启用的优化)(但可读性较差):

for (int r = 0; r < B.rows; ++r)
{
    double* pA = A.ptr<double>(r);
    double* pB = B.ptr<double>(r);
    for (int c = 0; c < B.cols; ++c)
    {
        if (pA[c] > 0.0) pB[c] = 0.0;
    }
}

另请注意，在 OpenCV 中没有任何 boolean 矩阵，但它是一个 CV_8UC1矩阵(又名 unsigned char 的单 channel 矩阵)，其中 0表示 false , 和任意值 >0为真(通常为 255 )。

评估

请注意，根据 OpenCV 启用的优化，这可能会有所不同。您可以在您的 PC 上测试下面的代码以获得准确的结果。

以毫秒为单位的时间:

          my results           my results      @AdrienDescamps
          (OpenCV 3.0 No IPP)  (OpenCV 2.4.9)

Matlab  : 13.473     
C++ Mask: 640.824              5.81815         ~5
C++ Loop: 5.24414              4.95127         ~4

注意:我不完全确定 OpenCV 3.0 的性能下降，所以我只是说:在您的 PC 上测试下面的代码以获得准确的结果。

正如@AdrienDescamps 在评论中所述:

It seems that the performance drop with OpenCV 3.0 is related to the OpenCL option, that is now enabled in the comparison operator.

C++ 代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
    // Random initialize A with values in [-100, 100]
    Mat1d A(1000, 1000);
    randu(A, Scalar(-100), Scalar(100));

    // B initialized with some constant (5) value
    Mat1d B(A.rows, A.cols, 5.0); 

    // Operation: B(A>0) = 0;

    {
        // Using mask

        double tic = double(getTickCount());
        B.setTo(0, A > 0);
        double toc = (double(getTickCount()) - tic) * 1000 / getTickFrequency();

        cout << "Mask: " << toc << endl;
    }
    {
        // Using for loop

        double tic = double(getTickCount());
        for (int r = 0; r < B.rows; ++r)
        {
            double* pA = A.ptr<double>(r);
            double* pB = B.ptr<double>(r);
            for (int c = 0; c < B.cols; ++c)
            {
                if (pA[c] > 0.0) pB[c] = 0.0;
            }
        }
        double toc = (double(getTickCount()) - tic) * 1000 / getTickFrequency();

        cout << "Loop: " << toc << endl;
    }


    getchar();
    return 0;
}

Matlab 代码

% Random initialize A with values in [-100, 100]
A = (rand(1000) * 200) - 100;
% B initialized with some constant (5) value
B = ones(1000) * 5; 

tic
B(A>0) = 0; 
toc

更新

OpenCV 3.0 在函数setTo 中使用IPP 优化.如果您启用了该功能(您可以使用 cv::getBuildInformation() 检查)，您的计算速度会更快。

关于c++ - 在 opencv 中索引矩阵的最佳方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33750824/

ampopencvcodedoublestrongc++matlab

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