图像处理中,很多时候用到resize去处理图片,但是opencv的resize的速度比较慢,下面使用了SIMD库去做了加速。 应该会有4到5倍的加速效果,效果依赖于cpu的线程数。 一般opencv中的resize是这样: cv::Mat src, dest ; cv::Size size(xx,xx); src = cv::imread(path.c_str()); cv::resize(src, dest, size...
IPPICV可以在编译阶段链接到OpenCV,这样一来,会替代相应的低级优化的C语言代码(在cmake中设置WITH_IPP=ON/OFF开启或者关闭这一功能,默认情况为开启)。使用IPP获得的速度提升非常可观,图1-5显示了使用IPP之后得到的加速效果。 参考资料: GPU编程–OpenCL基本概念OpenCV和OpenVX有什么联系和区别? Intel® Integrated ...
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cv::resize(matSrc, matDst2, matDst1.size(), 0, 0, 4); cv::imwrite("Lanczos_2.jpg", matDst2); 以上代码的实现结果与cv::resize函数相同,但是执行效率非常低,只是为了详细说明插值过程。OpenCV中默认采用C++ Concurrency进行优化加速,你也可以采用TBB、OpenMP等进行优化加速。 2 456789 101112131416 18192...
已经从尽量利用了arm的指令集优化。如果想在这两个操作上进一步优化可以考虑用gpu，但是否能加速很难说...
opencv内部resize逻辑很复杂,只是一个resize.cpp 都有3k多行,我想做的是尽量简化逻辑,这样可以更好的在cuda上写代码。 双线性差值的算法网上有很多解释,一般流程是先计算系数和像素值的坐标,然后去计算相应位置的像素值。 在cuda上造轮子的话,就要考虑几个场景,第一个是大图往小图resize以及小图往大图做resize。
import cv2 image = cv2.imread('path_to_image') small_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5) gray = cv2.cvtColor(small_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 应用场景 实时视频处理:如监控系统、自动驾驶中的实时图像分析。 大规模图像数据处理:如卫星图像分析、医学影像处理。 计算机视觉任务...
3. resize 有时你只想要一张与原始尺寸不同的图像，这就是你需要的功能：cv2.resize(image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)它将原始图像按尺寸缩放为新图像。尺寸定义为：dimension = (width, height)缩放时需要对原图像进行重采样，而插值是对图片进行重采样的常见方式。在我的具体示例中，它使用...
CV_IPP_RUN_FAST(ipp_resize(src_data, src_step, Intel® Integrated Performance Primitives (简称Intel® IPP)是一个软件库,提供了大量的函数。 2.4 再次会使用simd汇编加速 根据插值类型和数据类型进行区分最优实现函数。如 static void resizeNN( const Mat& src, Mat& dst, double fx, double fy ) ...
可以对图像矩阵进行裁剪和缩放,裁剪直接用python的切片来完成,缩放可以用opencv的 resize() 函数来操作。resize函数介绍如下: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) -> dst 参数说明: src:原图像;dst:改变大小的目标图像;dsize:输出图像的大小。 fx:width方向的缩放比例;fy:height...