OpenCV에서 대형 행렬을 효율적으로 로드하려면 어떻게 해야 합니까?

OpenCV에서 대형 매트를 효율적으로 로드: FileStorage의 대안

FileStorage는 행렬을 로드하고 저장하는 편리한 방법을 제공하지만 그렇지 않을 수도 있습니다. 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 가장 효율적입니다. 이러한 시나리오에서는 대체 접근 방식을 탐색하는 것이 중요합니다.

MatWrite 및 MatRead: 바이너리 이점

OpenCV는 matwrite와 matread라는 두 가지 보조 기능을 제공합니다. 이진 형식으로 행렬을 로드합니다. 이 접근 방식은 YAML 구문 분석 및 스트림 기반 쓰기와 관련된 오버헤드를 우회하여 상당한 성능 향상을 가져옵니다.

성능 비교

250K를 사용하여 매트릭스에서 로딩 속도 테스트 행과 192개의 열에서 놀라운 결과가 나왔습니다. 바이너리 방법은 FileStorage에 비해 놀라운 100배의 속도 향상을 달성하여 디버그 모드에서 로딩 시간을 5초 이상에서 단 50밀리초로 줄였습니다.

100만 행이 있는 더 큰 행렬의 경우 FileStorage 방법은 어려움을 겪었습니다. 메모리 문제. 한편, 이진 접근 방식은 약 197밀리초 만에 행렬을 로드하여 이러한 큰 행렬을 처리하는 효율성을 입증했습니다.

권장 사항

대량 행렬을 메모리에 로드할 때 최적의 성능을 발휘하려면 , FileStorage 대신 matwrite 및 matread 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 기능은 간단하고 빠른 솔루션을 제공하여 데이터 조작에 필요한 시간을 크게 줄여줍니다.

결과를 왜곡할 수 있는 오버헤드가 발생하므로 디버그 모드에서는 성능 측정을 수행해서는 안 된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. . 또한, 관찰되는 로딩 시간은 하드웨어 사양에 따라 다를 수 있습니다.

위 내용은 OpenCV에서 대형 행렬을 효율적으로 로드하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!