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bool GuangShuDetectDll::JianBeiJing(cv::Mat finalAverageImage, cv::Mat src_Mat, cv::Mat &dst_Mat) { //去背景 cv::Mat average_Image(src_Mat.rows, src_Mat.cols, CV_8U, Scalar(0)); for (int i = 0; i < src_Mat.rows; i++) { for (int j ...

在优化这段代码以减少耗时的过程中,可以尝试以下几个方面的改进:

  1. 使用迭代器替代逐像素访问:使用迭代器可以提高访问像素的效率。修改循环部分的代码如下:
cv::MatIterator_<uchar> itSrc = src_Mat.begin<uchar>();
cv::MatIterator_<uchar> itFinalAvg = finalAverageImage.begin<uchar>();
cv::MatIterator_<uchar> itDst = dst_Mat.begin<uchar>();

for (; itSrc != src_Mat.end<uchar>(); ++itSrc, ++itFinalAvg, ++itDst) {
    int a = *itSrc;
    int b = *itFinalAvg;
    int c = a - b;
    *itDst = (c < 0) ? 0 : static_cast<uchar>(c);
}
  1. 并行计算:使用并行计算可以利用多线程处理图像的不同区域,从而加快处理速度。可以考虑使用OpenMP或其他并行计算库来实现。

  2. 缩小图像尺寸:如果对图像质量要求不高,可以将图像尺寸缩小后进行处理,然后再将结果放大到原始尺寸。这样做可以减少计算量和内存消耗。

请注意,在进行任何优化之前,请先进行性能测试以确保优化方法确实有所改善,并且满足您的需求。


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