Question

我正在使用光谱相机并使用opencv进行处理。我刚开始使用opencv，所以这可能不是最好的方法。

基本上，这段代码从两个视频流中抓取帧然后进行矩阵乘法。 captureF和captureM都是视频流，而eigen是6x7矩阵，其中最后一行是需要从图像中减去的偏移量。

我无法弄清楚如何将两个帧组合成一个六通道图像II，看看合并和混合通道，但无法工作），所以我最终手动进行矩阵乘法并将数据保存到两个三个通道图像，但理想情况下，这将是一个6通道矩阵。我的问题是这个代码目前运行速度非常慢（每帧20秒），我想知道是否有办法做到这一点，运行速度更快，或者使用6通道图像做到这一点？

        IplImage imgF = cvQueryFrame(captureF);
        IplImage dst2 = cvQueryFrame(captureM);


        IplImage *OutImg1 = cvCreateImage(cvSize(imgF->width, imgF->height), IPL_DEPTH_32F, 3);
        IplImage *OutImg2 = cvCreateImage(cvSize(imgF->width, imgF->height), IPL_DEPTH_32F, 3);

        // iterates through each frame in the image.
        for(int i=0; i<(imgF->imageSize)/3;i+=3){
                ((float*)OutImg1->imageData)[i] =   cvmGet(eigen,0,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,0,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,0,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,0,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,0,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,4)) + cvmGet(eigen,0,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));
                ((float*)OutImg1->imageData)[i+1] = cvmGet(eigen,1,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,1,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,1,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,1,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,1,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,0,4)) + cvmGet(eigen,1,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));
                ((float*)OutImg1->imageData)[i+2] = cvmGet(eigen,2,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,2,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,2,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,2,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,2,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,0,4)) + cvmGet(eigen,2,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));

                ((float*)OutImg2->imageData)[i] =   cvmGet(eigen,3,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,3,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,3,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,3,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,3,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,0,4)) + cvmGet(eigen,3,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));
                ((float*)OutImg2->imageData)[i+1] = cvmGet(eigen,4,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,4,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,4,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,4,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,4,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,0,4)) + cvmGet(eigen,4,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));
                ((float*)OutImg2->imageData)[i+2] = cvmGet(eigen,5,2)*(imgF->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,2)) + cvmGet(eigen,5,1)*(imgF->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,6,1)) + cvmGet(eigen,5,0)*(imgF->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,0)) + cvmGet(eigen,5,5)*(dst2->imageData[i]-cvmGet(eigen,6,5)) + cvmGet(eigen,5,4)*(dst2->imageData[i+1]-cvmGet(eigen,0,4)) + cvmGet(eigen,5,3)*(dst2->imageData[i+2]-cvmGet(eigen,6,3));
        }

Answer 1

我使用的是opencv2，并且是新手，所以也许有更好的方法。我想如果你也需要转置到旧的cv。首先，它看起来很烦人，就像没有6个通道标量。因此，将数据转换为NX6数组（N = rows * cols），并使用矩阵乘法。

Mat twoIm[2];
Mat eigen(6,6,CV_32F);
Mat bigGuy,newGuy;

merge(twoIm,2,bigGuy);            // load your two images into twoIm[0] & twoIm[1]
bigGuy.convertTo(bigGuy, CV_32F); // mat multiply wants everything the same type

Mat bigGal = bigGuy.reshape(1, 6); // this makes 6 channels into 6 rows

newGuy = bigGal.t() * eigen;       // and voila!

opencv六通道矩阵乘法

1 个答案: