这篇文章给大家分享的是有关如何减少OpenCV读取高分辨率图像的时间的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
原理-分块并行加载
大家都知道OpenCV有cvLoadImage或者imread都能够读取外存上的图片到内存里面来，不过如果碰到大规模的图片和高分辨率图片进行加载的时候，比如一张4K或者8K图片，受画家画大图是分块画的想法，我们可以先把图片给分割开来，比如4K的我们把它分割成4*4的小块，然后利用OMP进行并行处理，这样就能把读一张4K利用OMP降低到读一个更小的图像块的时间上，或者你也可以CMAKE出来OpenCV的源码自己在内部进行并行加载，不过个人不太推荐动源码再编译。下面给出读取一张全景图用本身读取和分块异步读取的时间比较代码。
代码
#include#include #include #include #include using namespace cv; IplImage *showImage = cvCreateImage(cvSize(4096, 2048), IPL_DEPTH_8U, 3); time_t t_start, t_end; int main() { t_start = clock(); IplImage *image = cvLoadImage("0.jpg"); t_end = clock(); printf("直接读取一张4K图片花费时间为：%d\n", t_end - t_start); t_start = t_end; char imgName[4][4][40]; IplImage *splitImg[4][4]; #pragma omp parallel for for (int i = 1; i <= 4; i++) { for (int j = 1; j <= 4; j++) { sprintf_s(imgName[i][j], "%d%d%s", i, j, ".jpg"); splitImg[i-1][j-1] = cvLoadImage(imgName[i][j]); cvSetImageROI(showImage, cvRect((j - 1) * 4096 / 4, (i - 1) * 2048 / 4, 4096 / 4, 2048 / 4)); cvCopy(splitImg[i - 1][j - 1], showImage); cvResetImageROI(showImage); } } t_end = clock(); printf("分步读取一张4K图片花费时间为：%d", t_end - t_start); cvShowImage("test.jpg", showImage); cvWaitKey(1); getchar(); return 1; }
在Visual Studio里面配置一下OpenMP支持
然后读取这张4K图片的时间打印出来如下：
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