OpenCV に大きな行列を効率的にロードするにはどうすればよいですか?

OpenCV での大きなマットの効率的なロード: FileStorage の代替

FileStorage は行列をロードおよび保存する便利な方法を提供しますが、そうでない場合もあります大規模なデータセットを処理する場合に最も効率的です。このようなシナリオでは、代替アプローチを検討することが重要になります。

MatWrite と MatRead: バイナリの利点

OpenCV は、特に保存と保存のために設計された 2 つの補助関数 matwrite と matread を提供します。行列をバイナリ形式でロードします。このアプローチにより、YAML 解析とストリームベースの書き込みに関連するオーバーヘッドが回避され、パフォーマンスが大幅に向上します。

パフォーマンスの比較

250K の行列での読み込み速度のテスト行と 192 列から驚くべき結果が得られました。バイナリ メソッドは、FileStorage と比較して 100 倍の驚くべき高速化を達成し、ロード時間をデバッグ モードで 5 秒以上からわずか 50 ミリ秒に短縮しました。

100 万行のさらに大きな行列の場合、FileStorage メソッドは非常に困難でした。 -メモリの問題。一方、バイナリ アプローチでは約 197 ミリ秒で行列がロードされ、このような大規模な行列を処理する効率が実証されました。

推奨事項

大量の行列をメモリにロードするときに最適なパフォーマンスを得るにはの場合は、FileStorage の代わりに matwrite 関数と matread 関数を使用することを検討してください。これらの関数は、シンプルで超高速なソリューションを提供し、データ操作に必要な時間を大幅に短縮します。

パフォーマンス測定は結果を歪める可能性のあるオーバーヘッドを引き起こすため、デバッグ モードで実行しないでください。 。さらに、観測されるロード時間はハードウェアの仕様によって異なる場合があります。

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