如何減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時間

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原理-分塊并行加載

大家都知道OpenCV有cvLoadImage或者imread都能夠讀取外存上的圖片到內存里面來，不過如果碰到大規模的圖片和高分辨率圖片進行加載的時候，比如一張4K或者8K圖片，受畫家畫大圖是分塊畫的想法，我們可以先把圖片給分割開來，比如4K的我們把它分割成4*4的小塊，然后利用OMP進行并行處理，這樣就能把讀一張4K利用OMP降低到讀一個更小的圖像塊的時間上，或者你也可以CMAKE出來OpenCV的源碼自己在內部進行并行加載，不過個人不太推薦動源碼再編譯。下面給出讀取一張全景圖用本身讀取和分塊異步讀取的時間比較代碼。

代碼

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <time.h>
#include <omp.h>
using namespace cv;

IplImage *showImage = cvCreateImage(cvSize(4096, 2048), IPL_DEPTH_8U, 3);
time_t t_start, t_end;
int main()
{
 t_start = clock();
 IplImage *image = cvLoadImage("0.jpg");
 t_end = clock();
 printf("直接讀取一張4K圖片花費時間為：%d\n", t_end - t_start);
 t_start = t_end;
 char imgName[4][4][40];
 IplImage *splitImg[4][4];
 #pragma omp parallel for
 for (int i = 1; i <= 4; i++)
 {
  for (int j = 1; j <= 4; j++)
  {
   sprintf_s(imgName[i][j], "%d%d%s", i, j, ".jpg");
   splitImg[i-1][j-1] = cvLoadImage(imgName[i][j]);
   cvSetImageROI(showImage, cvRect((j - 1) * 4096 / 4, (i - 1) * 2048 / 4, 4096 / 4, 2048 / 4));
   cvCopy(splitImg[i - 1][j - 1], showImage);
   cvResetImageROI(showImage);
  }
 }
 t_end = clock();

 printf("分步讀取一張4K圖片花費時間為：%d", t_end - t_start);
 cvShowImage("test.jpg", showImage);
 cvWaitKey(1);
 getchar();
 return 1;
}

在Visual Studio里面配置一下OpenMP支持

如何減少OpenCV讀取高分辨率圖像的時間