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我正在使用 OpenCV 2.4 (C++) 在灰度图像上进行线查找。这涉及一些基本的图像处理步骤，如模糊、阈值、Canny 边缘检测器、梯度滤波器或霍夫变换。我必须在数千张图像上应用寻线算法。

考虑到大量图像，有没有办法加快计算速度？

以下其中一项是否提供帮助？英特尔 TBB、IPP 还是 OpenCV GPU？我听说 OpenCV GPU 可以加快计算速度，但数据传输速度很慢。所以在这里使用 GPU 可能不是正确的选择？

谢谢你！

编辑：

使用 TBB 的 parallel_for 来加速图像处理有什么意义吗？如果我使用这样的 for 循环：

for(int i=0; i<image_location.size();++i)
{
Mat img=imread(image_location[i]);
blur(img...);
threshold(img...);
...
}

我可以改用 parallel_for 来提高性能吗？谁能提供示例如何使用 parallel_for 包括一些 opencv 操作？

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1 回答 1

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您的问题范围几乎是无限的。

首先，您是否测量了应用程序的性能以检测实际瓶颈？我的猜测是霍夫变换，但谁知道你的代码还在做什么。现在，如果霍夫变换是缓慢的部分，并且假设 OpenCV 有一个快速的实现，那么这就是我告诉你这个问题有问题的原因。当您决定增加已经大量的图像时，更改为更好的实现并没有多大帮助，问题在于方法本身。

你真的需要使用霍夫吗？也许您可以使用形态运算符实现类似/更好的效果？图像是否来自某个共同领域？你能包括他们的例子吗？等等等等。

于 2012-11-29T01:23:21.310 回答