以下是对给定代码进行的一些优化：
bool GuangShuDetectDll::JianBeiJing(const cv::Mat& finalAverageImage, const cv::Mat& src_Mat, cv::Mat& dst_Mat)
{
CV_Assert(finalAverageImage.size() == src_Mat.size() && finalAverageImage.type() == src_Mat.type());
dst_Mat = src_Mat - finalAverageImage;
cv::threshold(dst_Mat, dst_Mat, 0.0, 255.0, cv::THRESH_TOZERO);
return true;
}
这里使用了矩阵运算来计算差值，并且使用 threshold 函数将小于零的像素值设置为零。避免了逐像素访问和复制操作。
另外，您可以进一步考虑以下优化策略：
- 确保传入的图像类型匹配，不需要在函数内部进行类型检查。
- 使用引用方式传递
finalAverageImage和src_Mat参数，以避免不必要的复制。 - 根据实际需求确定阈值参数，可以提高代码效率。
请注意，在进行任何优化前，请先进行性能测试和评估以确定其是否满足您的需求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
