场景需求
使用OpenCV，避免不了的就是对图像像素进行操作，遍历操作更是家常便饭，当图像数据不多时，各类方法的速度差不太多；但面对数据计算次数非常多，尤其在进行迭代、拟合、递归等数据反复计算的工作时，此时不得不面对的就是程序性能、算法提速和优化的问题了。
在OpenCV中有三种最常用的像素操作方法，分别是动态地址操作法、迭代器操作法和指针操作法。下面简单介绍下该三种方法的优劣和使用场景：
- 动态地址操作法。最常用，比如直接A.at，操作Mat矩阵A第i行第j列的像素值，简洁明了，适合对某个或某几个值直接操作时使用，定位非常方便，也可以遍历计算使用，但是速度方面比其他两个方法都要慢；
- 迭代器操作法。运用了C++中STL的理念，通过迭代器的方式，获取矩信息的头尾（begin和end），然后依次操作，该方法适合连续计算时使用，速度和动态地址操作法差不多，比指针法慢，但是胜在安全性好；
- 指针法。我最喜欢的遍历法，一遇到遍历操作必用ptr，该方法缺点就是指针容易越界，编代码时要慎重，确保安全和稳定，但是速度没得说。
三种方法一般情况在debug下运行差异性很明显，release下没那么明显；但是一旦遍历的函数复杂性加大了，release下的差异性就会体现出来了，指针法绝对是最快的，我在做图像迭代拟合计算时，用指针法替代动态地址法，速度至少提高5-10倍，一点不夸张。。。
下面简单写了段测试代码，展示下三种方法的使用方式，顺便测试下debug和release下的运行时间情况。
C++实现代码
// 动态地址操作法 for (int i = 0; i < A.rows; i++) { for (int j = 0; j < A.cols; j++) { P.at<float>(i, j) *= 2; } } // 迭代器操作法 Mat_<float>::iterator it = B1.begin<float>(); Mat_<float>::iterator itend = B1.end<float>(); for (; it!=itend; ++it) { (*it)*= 2; } // 指针操作法 for (int i = 0; i < A.rows; i++) { float *data = B2.ptr<float>(i); for (int j = 0; j < A.cols; j++) { data[j]*= 2; } }
测试代码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { Mat A = Mat::zeros(10000, 10000, CV_32FC1); // 随意创建一个A矩阵 for (int i = 0; i < A.rows; i++) { for (int j = 0; j < A.cols; j++) { A.at<float>(i, j) = rand()%100/100.f; } } Mat B0,B1,B2; B0 = A.clone(); B1 = A.clone(); B2 = A.clone(); // 动态地址操作法 double time0 = static_cast<double>(getTickCount()); for (int i = 0; i < A.rows; i++) { for (int j = 0; j < A.cols; j++) { B0.at<float>(i, j) *= 2; } } time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency(); cout << " 动态地址法运行时间为：" << time0 << "秒" << endl << endl; // 迭代器操作法 double time1 = static_cast<double>(getTickCount()); Mat_<float>::iterator it = B1.begin<float>(); Mat_<float>::iterator itend = B1.end<float>(); for (; it!=itend; ++it) { (*it)*= 2; } time1 = ((double)getTickCount() - time1) / getTickFrequency(); cout << " 迭代器法运行时间为：" << time1 << "秒" << endl << endl; // 指针操作法 double time2 = static_cast<double>(getTickCount()); for (int i = 0; i < A.rows; i++) { float *data = B2.ptr<float>(i); for (int j = 0; j < A.cols; j++) { data[j]*= 2; } } time2 = ((double)getTickCount() - time2) / getTickFrequency(); cout << " 指针法运行时间为：" << time2<< "秒" << endl << endl; system("pause"); return 0; }
测试效果
release下：
图1 release下运行时间对比
debug下：
图2 debug下运行时间对比
图2 debug下运行时间对比
综上所述，追求安全性就用迭代器，追求方便和便于定位就用动态地址at，追求极致速度就用ptr指针。
如果文章帮助到你了，可以点个赞让我知道，我会很快乐~加油！
