有没有其他方法可以使用OpenCV的imdecode？这是

Question

我创建了一个DLL，其中用户可以从文件名或从流如下读取图像太慢：

std::string filePath = "SomeImage.bmp"; 

// (1) Reading from a file 
Image2D img1; 
img1.readImage(filePath); 

// (2) Reading from a stream 
std::ifstream imgStream (filePath.c_str(), std::ios::binary); 
Image2D img2; 
img2.readImage(imgStream); 

第一readImage(filePath)使用cv::imread(filePath)这是相当快的实现（上对于600×900图像平均为0.001秒）。然而，第二个版本readImage(fileStream)使用cv::imdecode实现，其是相当慢的（对于同一图像平均2.5秒）。

cv::imdecode有什么替代方案可以解码来自内存缓冲区的图像而不需要很长时间吗？这是经常使用的应用程序的核心组件，因此它必须很快。

任何援助将不胜感激。提前致谢。

编辑：

我使用计时器来测量计时。这对我也没有意义。我不明白为什么在这个时候有这么大的差距。 Image2D只是一个具有OpenCV矩阵作为成员的类。

int Image2D::readImage(std::ifstream& input) 
{  
    input.seekg(0, std::ios::end); 
    size_t fileSize = input.tellg(); 
    input.seekg(0, std::ios::beg); 

    if (fileSize == 0) { 
     return 1; 
    } 

    std::vector<unsigned char> data(fileSize); 
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize); 

    if (!input) { 
     return 1; 
    } 

    StopWatch stopWatch; 
    mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
    std::cout << "Time to decode: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl; 

    return 0; 
} 


int Image2D::readImage(const std::string& fileName) 
{ 
    StopWatch stopWatch; 
    mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 

    std::cout << "Time to read image: " << stopWatch.getElapsedTime() << std::endl; 
    return 0; 
} 

Answer 1

这是我的测试代码，也许你可以尝试同样的（在一个干净的项目）进行比较的结果：的readImage功能的实现如下简化。

对我来说，时间测量（CPU时间，它不是挂钟时间）说，这是一个快一点，只是解码字节流，而不是imread图像（这是有道理的） - 窗口 - VC 2010 OpenCV的2.49

#include <fstream> 

cv::Mat MreadImage(std::ifstream& input) 
{  
    input.seekg(0, std::ios::end); 
    size_t fileSize = input.tellg(); 
    input.seekg(0, std::ios::beg); 

    if (fileSize == 0) { 
     return cv::Mat(); 
    } 

    std::vector<unsigned char> data(fileSize); 
    input.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), sizeof(unsigned char) * fileSize); 

    if (!input) { 
     return cv::Mat(); 
    } 

    clock_t startTime = clock(); 
    cv::Mat mImg = cv::imdecode(cv::Mat(data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
    clock_t endTime = clock(); 
    std::cout << "Time to decode image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl; 

    return mImg; 
} 


cv::Mat MreadImage(const std::string& fileName) 
{ 
    clock_t startTime = clock(); 
    cv::Mat mImg = cv::imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
    clock_t endTime = clock(); 

    std::cout << "Time to read image: " << (float)(endTime-startTime)/(float)CLOCKS_PER_SEC << std::endl; 
    return mImg; 
} 

// test speed of imread vs imdecode 
int main() 
{ 

    //std::string path = "../inputData/Lenna.png"; 
    //std::string path = "../inputData/Aachen_Germany_Imperial-Cathedral-01.jpg"; 
    std::string path = "../inputData/bmp.bmp"; 

    cv::Mat i1 = MreadImage(path); 


    std::ifstream imgStream (path.c_str(), std::ios::binary); 
    cv::Mat i2 = MreadImage(imgStream); 

    cv::imshow("input 1", i1); 
    cv::imshow("input 2", i2); 
    cv::waitKey(0); 
    return 0; 
}