OpenCV:合并单独的JPG Bayer通道

时间:2013-07-11 12:36:28

标签: opencv jpeg channels

我有一个相机为4个不同的拜耳通道(B,G1,G2,R)提供4个独立的JPEG图像。

我想将其转换为彩色图像。

我目前正在做的是解压缩jpeg,手动恢复“原始”图像并使用cvtColor转换为彩色图像。但这太慢了。我怎么能做得更好?

    cv::Mat imgMat[4]=cv::Mat::zeros(616, 808, CV_8U); //height, width
    for (k=0;k<4;k++) {
        ........
        imgMat[k] = cv::imdecode(buffer, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    }
    //Reconstruct the original image from the four channels! RGGB
    cv::Mat Reconstructed=cv::Mat::zeros(1232, 1616, CV_8U);
    int x,y;
    for(x=0;x<1616;x++){
        for(y=0;y<1232;y++){
            if(y%2==0){
                if(x%2==0){
                    //R
                    Reconstructed.at<uint8_t>(y,x)=imgMat[0].at<uint8_t>(y/2,x/2);
                }
                else{
                    //G1
                    Reconstructed.at<uint8_t>(y,x)=imgMat[1].at<uint8_t>(y/2,floor(x/2));
                }
            }
            else{
                if(x%2==0){
                    //G2
                    Reconstructed.at<uint8_t>(y,x)=imgMat[2].at<uint8_t>(floor(y/2),x/2);
                }
                else{
                    //B
                    Reconstructed.at<uint8_t>(y,x)=imgMat[3].at<uint8_t>(floor(y/2),floor(x/2));
                }
            }
        }
    }
    //Debayer
    cv::Mat ReconstructedColor;
    cv::cvtColor(Reconstructed, ReconstructedColor, CV_BayerBG2BGR);

似乎很清楚,需要更多时间才能解码jpeg图像。有人可以使用一些建议/技巧来加速这段代码吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

首先,你应该做一个个人资料,看看时间主要在哪里。也许全部都在imdecode(),因为“看起来很清楚”,但你可能错了。

如果没有,.at<>()有点慢(你称它为近400万次)。您可以通过更有效的图像扫描来获得一些加速。此外,您不需要floor() - 这将避免将int转换为double并再次返回(200万次)。这样的事情会更快:

int x , y;
for(y = 0; y < 1232; y++){
    uint8_t* row = Reconstructed.ptr<uint8_t>(y);
    if(y % 2 == 0){
        uint8_t* i0 = imgMat[0].ptr<uint8_t>(y / 2);
        uint8_t* i1 = imgMat[1].ptr<uint8_t>(y / 2);

        for(x = 0; x < 1616; ){
            //R
            row[x] = i0[x / 2];
            x++;

            //G1
            row[x] = i1[x / 2];
            x++;
        }
    }
    else {
        uint8_t* i2 = imgMat[2].ptr<uint8_t>(y / 2);
        uint8_t* i3 = imgMat[3].ptr<uint8_t>(y / 2);

        for(x = 0; x < 1616; ){
            //G2
            row[x] = i2[x / 2];
            x++;

            //B
            row[x] = i3[x / 2];
            x++;
        }
    }
}