如何有效地将大型 OpenCV Mat 对象加载到内存中？

提升性能：使用二进制文件高效加载大型 Mat 对象

将大量 Mat 对象加载到内存中对于各种 OpenCV 应用程序至关重要。虽然 FileStorage 方法是一种常见方法，但它可能不是处理大型数据集的最有效选项。这是一种有望显着提高性能的替代技术。

二进制格式：速度和效率的关键

秘密在于在 中保存和加载图像二进制格式。与 FileStorage 方法相比，使用 matwrite 和 matread 函数，我们可以获得显着的速度提升。

基准测试结果：天壤之别

使用 250K 行 x 192 列图像进行的测试(CV_8UC1)，性能差异是惊人的：

• 文件存储：5523.45 ms
• 二进制格式：50.0879 ms

对于更大的图像（1M 行） x 192 列），FileStorage 方法因以下原因失败内存不足错误，而二进制模式只需 197.381 毫秒即可轻松处理。

代码实现：简化且有效

这里是带有 matwrite 和 matread 函数，以及说明其功能的测试性能提升：

void matwrite(const string& filename, const Mat& mat)
{
    ofstream fs(filename, fstream::binary);
    fs.write((char*)&mat.rows, sizeof(int));    // rows
    fs.write((char*)&mat.cols, sizeof(int));    // cols
    fs.write((char*)&mat.type, sizeof(int));        // type
    fs.write((char*)&mat.channels, sizeof(int));    // channels
    if (mat.isContinuous())
    {
        fs.write(mat.ptr<char>(0), (mat.dataend - mat.datastart));
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE(mat.type) * mat.cols;
        for (int r = 0; r < mat.rows; ++r)
        {
            fs.write(mat.ptr<char>(r), rowsz);
        }
    }
}

Mat matread(const string&amp; filename)
{
    ifstream fs(filename, fstream::binary);
    int rows, cols, type, channels;
    fs.read((char*)&amp;rows, sizeof(int));         // rows
    fs.read((char*)&amp;cols, sizeof(int));         // cols
    fs.read((char*)&amp;type, sizeof(int));         // type
    fs.read((char*)&amp;channels, sizeof(int));     // channels
    Mat mat(rows, cols, type);
    fs.read((char*)mat.data, CV_ELEM_SIZE(type) * rows * cols);
    return mat;
}

结论：解锁新的性能水平

通过采用二进制文件格式，在将大型 Mat 对象加载到其中时，您可以获得显着的性能优势记忆。这项技术可以大大减少加载时间，使您的应用程序能够更有效地处理海量数据集。

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