OpenCV的Canny检测在更复杂的图像上变慢

我在机器人相机（寻找圆圈）的流图像上使用Canny检测。为了获得边缘之间的最大对比度，我将rgb图像分割为单独的通道，对每个通道执行Canny，然后将位图或边缘一起合并到合并的图像中。在简单图像上使用时，我的fps在30 fps时相对不受影响。当相机看到更复杂的图像时，fps降至24 fps。这是正常的吗？如果是这样，那么我是否可以加快速度以便继续以恒定的帧速率运行？OpenCV的Canny检测在更复杂的图像上变慢

下面是我使用的代码：

vector<Mat> rgb; 
split(src, rgb); 

Canny(rgb[0], rgb[0], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 
Canny(rgb[1], rgb[1], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 
Canny(rgb[2], rgb[2], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 

Mat mergedImage; 
bitwise_or(rgb[0], rgb[1], mergedImage); 
bitwise_or(mergedImage, rgb[2], mergedImage);

来源

2013-11-24 Asher Johnson

它是有道理的。由于bitwise_or可能只查看存在正值的图像位置。当有更多的正面价值时，需要更长的时间。 –

这是正常现象，确实如此。

有3种方式加快速度：

OpenCV can benefit from an Intel processor，如果你有一个你可以安装Intel IPP。您可能必须自行编译OpenCV才能启用此功能。
使用OpenCV的GPU模块。方法gpu::Canny()提供在GPU上运行的Canny的实现。如果您的视频卡支持CUDA或OpenCL，则OpenCV可以在GPU上运行某些算法。您可能必须自行编译OpenCV才能启用此功能。
调查不同的方法：有时一组不同的算法可以在较短的时间内达到相同的结果。 I talked briefly about this on your other question。

来源

2013-11-25 02:49:05 karlphillip

你知道一种对颜色执行canny方法的方法吗？我已经阅读了几篇关于这种策略的论文，但在OpenCV中没有看到实际的实现。 –

解决方案就是在图像的每个单独通道（R，G，B）上执行Canny，就像你在做什么一样。 – karlphillip

OpenCV的Canny检测在更复杂的图像上变慢

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