转自：http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335
普通青年的操作的办法通常是M.at<float>(i, j)
文艺青年一般会走路线M.ptr<float>( i )[ j ]
暴力青年通常直接强制使用我第40讲提到的M.data这个指针
实验代码如下：
t = (double)getTickCount();
Mat img1(1000, 1000, CV_32F);
for (int i=0; i<1000; i++)
{
for (int j=0; j<1000; j++)
{
img1.at<float>(i,j) = 3.2f;
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
//***************************************************************
t = (double)getTickCount();
Mat img2(1000, 1000, CV_32F);
for (int i=0; i<1000; i++)
{
for (int j=0; j<1000; j++)
{
img2.ptr<float>(i)[j] = 3.2f;
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
//***************************************************************
t = (double)getTickCount();
Mat img3(1000, 1000, CV_32F);
float* pData = (float*)img3.data;
for (int i=0; i<1000; i++)
{
for (int j=0; j<1000; j++)
{
*(pData) = 3.2f;
pData++;
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
//***************************************************************
t = (double)getTickCount();
Mat img4(1000, 1000, CV_32F);
for (int i=0; i<1000; i++)
{
for (int j=0; j<1000; j++)
{
((float*)img3.data)[i*1000+j] = 3.2f;
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
最后两招可以都看成是暴力青年的方法，因为反正都是指针的操作，局限了各暴力青年手段就不显得暴力了。
在Debug、Release模式下的测试结果分别为：
测试结果
| |
Debug |
Release |
| 普通青年 |
139.06ms |
2.51ms |
| 文艺青年 |
66.28ms |
2.50ms |
| 暴力青年1 |
4.95ms |
2.28ms |
| 暴力青年2 |
5.11ms |
1.37ms |
根据测试结果，我觉得箫铭说的是很可信的，普通青年的操作在Debug模式下果然缓慢，他推荐的文艺青年的路线确实有提高。值得注意的是本来后两种办法确实是一种比较2b青年的做法，因为at操作符或者ptr操作符，其实都是有内存检查的，防止操作越界的，而直接使用data这个指针确实很危险。不过从速度上确实让人眼前一亮，所以我不敢称这样的青年为2b，尊称为暴力青年吧。
不过在Release版本下，几种办法的速度差别就不明显啦，都是很普通的青年。所以如果大家最后发行程序的时候，可以不在意这几种操作办法的，推荐前两种哦，都是很好的写法，操作指针的事还是留给大神们用吧。就到这里吧~~
补充：箫铭又推荐了两种文艺青年的处理方案，我也随便测试了一下，先贴代码，再贴测试结果：
/*********加强版********/
t = (double)getTickCount();
Mat img5(1000, 1000, CV_32F);
float *pData1;
for (int i=0; i<1000; i++)
{
pData1=img5.ptr<float>(i);
for (int j=0; j<1000; j++)
{
pData1[j] = 3.2f;
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
/*******终极版*****/
t = (double)getTickCount();
Mat img6(1000, 1000, CV_32F);
float *pData2;
Size size=img6.size();
if(img2.isContinuous())
{
size.width = size.width*size.height;
size.height = 1;
}
size.width*=img2.channels();
for(int i=0; i<size.height; i++)
{
pData2 = img6.ptr<float>(i);
for(int j=0; j<size.width; j++)
{
pData2[j] = saturate_cast<float>(3.2f);
}
}
t = (double)getTickCount() - t;
printf("in %gms\n", t*1000/getTickFrequency());
测试结果：
| |
Debug |
Release |
| 加强版文艺青年 |
5.74ms |
2.43ms |
| 终极版文艺青年 |
40.12ms |
2.34ms |
我的测试结果感觉这两种方案只是锦上添花的效果，也使大家的操作有了更多的选择，但感觉在速度上并没有数量级的提升，再次感谢箫铭对我blog的支持。后来箫铭说saturate_cast才把速度降下来，我很同意，就不贴上去测试结果了。但我查看资料了解了一下saturate_cast的作用。可以看成是类型的强制转换，比如对于saturate_cast<uchar>来说，就是把数据转换成8bit的0~255区间，负值变成0，大于255的变成255。如果是浮点型的数据，变成round最近的整数，还是很有用处的函数，推荐大家在需要的时候尝试。
需要注意的几点：
1. Mat的拷贝只是复制了Mat的信息头，数据的指针也指向了被拷贝的数据地址，而没有真正新建一块内存来存放新的矩阵内容。这样带来的一个问题就是对其中一个Mat的数据操作就会对其他指向同一块数据的Mat产生灾难性的影响。
2.建立多维数组的格式是这样的
int sz[3] = {2, 2, 2};
Mat L(3, sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));
3.传统的lplImage格式也可直接转换为Mat格式
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);
Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
如果想将新版本的Mat格式转换为老版本，则需要如下调用：
Mat I;
IplImage* pI = &I.operator IplImage();
CvMat* mI = &I.operator CvMat();
不过更安全的调用格式为：
Ptr<IplImage> piI = &I.operator IplImage();
4.Mat结构更加友好，很多操作更接近matlab的风格
5.也有Point2f，Point3f，vector等数据结构可以使用
6.RNG类可以产生随机数
7.实现颜色通道的分离使用函数split
