numcpp速度对比_opencv图像遍历方法速度对比

     在图像处理领域，我们经常需要遍历一幅图像，opencv提供多种方法完成对图像的遍历，但是他们的效率是不同的。程序中我们常使用指针或者迭代器的方法遍历图像，下面的程序将对两种方法的效率做对比。

条件：单线程，主频3.4GHz计算机运行，图像image.jpg尺寸为768×576。

// readImage.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

Mat image = imread("image.jpg",0);

Mat gray1 = Mat::zeros(image.rows,image.cols,image.type());

Mat gray2 = Mat::zeros(image.rows,image.cols,image.type());

long int count = 0;

uchar num = 0;

double t = (double)getTickCount();

for (int i = 0; i < image.rows; i++)

{

uchar* ptr = image.ptr(i);

uchar* g_ptr = gray1.ptr(i);

for (int j = 0; j < image.cols; j++)

{

g_ptr[j] = ptr[j];

}

}

t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();

double t1 = (double)getTickCount();

for (int i=0;i

{

for (int j=0;j

{

gray1.at(i,j) = image.at(i,j);

}

}

t1 = ((double)getTickCount() - t1)/getTickFrequency();

double t2 = (double)getTickCount();

for (int i = 0; i < image.rows; i++)

{

uchar* ptr = image.ptr(i);

for (int j = 0; j < image.cols; j++)

{

num = ptr[j];

}

}

t2 = ((double)getTickCount() - t2)/getTickFrequency();

double t3 = (double)getTickCount();

for (int i=0;i

{

for (int j=0;j

{

num = image.at(i,j);

}

}

t3 = ((double)getTickCount() - t3)/getTickFrequency();

cout << t <

cout << t1 << endl;

cout << t2 << endl;

cout << t3 << endl;

getchar();

return 0;

}

从图中的时间可以看出，对于这个尺寸的图像遍历，使用指针的方法要比使用迭代器的方法快了30倍，使用迭代器只需要1毫秒，而是用迭代器则需要30ms左右。