有没有使用 OpenCV 的 imdecode 的替代方法？太慢了

Question

我创建了一个 DLL，用户可以在其中从文件名或流中读取图像，如下所示：

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);

第一个readImage(filePath) 是使用cv::imread(filePath) 实现的，速度相当快（对于600 x 900 的图像，平均需要0.001 秒）。然而，第二个版本readImage(fileStream) 是使用cv::imdecode 实现的，这相当慢（对于相同的图像平均需要2.5 秒）。

是否有任何替代 cv::imdecode 的方法，我可以从内存缓冲区中解码图像而无需花费这么长时间？这是针对经常使用的应用程序的核心组件，所以它必须快速。

我们将不胜感激。提前致谢。

编辑：

我使用计时器测量时间。这对我来说也没有意义。我不明白为什么在时间上有这么大的差距。 Image2D 只是一个以 OpenCV 矩阵为成员的类。 readImage函数的实现简化如下：

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

这就是我测试您的代码的方式，也许您可​​以尝试相同的方法（在一个干净的项目中）来比较结果。

对我来说，时间测量（CPU 时间，它不是墙上时间）表明，仅解码字节流比读取图像要快一点（这是有道理的）-Windows-VC 2010 OpenCV 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;
}