OpenCv算法编程优化

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优化C++和OpenCv过程中，总结的若干技巧如下： 
1 访问Opencv的Mat格式时，需要注意访问方式，其中使用C语言的【】操作符访问最快，使用.At<>的方式最慢，效率相差20~30倍，具体可查看相应的解释。http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760 
2 若在遍历矩阵过程中，需要求平方，使用pow函数效率并不高，所以尽可能用乘号（*）代替使用pow函数。 
3 若对若干矩阵进行大规模点运算，如A=B*C+D*E，则避免直接使用矩阵间的运算符，如B.mul(C)等，因为该操作符输出的并非最终结果，而是中间矩阵，因而会导致多余的运算。应直接遍历，访问矩阵中的元素，并计算结果。 
4 矩阵运算时，若矩阵较大，应使用GEMM函数，因为GEMM使用了BLAS进行加速。如普通的A=B*C可能需要20ms，而使用GEMM可能只需要2ms，效率相差还是挺大的。 
5 Opencv虽然有DFT函数，但若最求更快的FFT，应使用fftw的库进行fft计算。 
6 若对性能要求非常高，可以考虑使用多核并行计算(OPENMP)或添加GPU处理（CUDA）。 7 关于C语言的优化，可参考《C语言代码优化方案》,下面是参考地址： 
http://blog.csdn.net/china_video_expert/article/details/7231644