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?
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++;
}
}
}