为什么cv :: resize太慢？

我正在做一个实时video源的边缘检测：

- (void)processImage:(Mat&)image; { cv::resize(image, smallImage, cv::Size(288,352), 0, 0, CV_INTER_CUBIC); edgeDetection(smallImage); cv::resize(smallImage, image, image.size(), 0, 0, CV_INTER_LINEAR); } 

edgeDetection做了一些相当繁重的工作，并且以1280×720的video帧大小运行在相当低的帧率上。 增加resize调用大大降低了帧率，与我所期望的相反。 这只是因为resize操作缓慢，或者因为我做错了什么？

smallImage在头文件中声明：

 @interface CameraController : UIViewController <CvVideoCameraDelegate> { Mat smallImage; } 

没有初始化它，它工作正常。

Answer 1

调整图像大小的速度很慢，并且每个处理的帧都要做两次。 有几种方法可以改进您的解决scheme，但是您必须提供有关您正在尝试解决的问题的更多详细信息。

首先，在检测边缘之前调整图像的大小会导致用较less的信息来提供边缘检测，这样会导致检测到较less的边缘，或者至less会使检测更难。

另外resize的algorithm影响它的速度，如果我的内存没有失败， CV_INTER_LINEAR是 cv :: resize 最快的 ，而且你正在使用CV_INTER_CUBIC作为第一个resize。

调整图像大小的另一种方法是改为处理原始图像的较小区域。 为此，您应该看看opencv image ROI（感兴趣的区域） 。 这很容易做到，你在这个网站有很多问题。 缺点是你只能检测一个区域的边缘而不是整个图像，这可能是好的，这取决于问题。

如果你真的想要调整图像的大小，opencv开发者通常使用pyrDown和pyrUp函数来处理较小的图像，而不是resize 。 我认为这是因为速度更快，但是你可以testing一下。 有关pyrDown和pyrUp的更多信息，请点击此链接。

关于cv :: resizealgorithm，这里是列表：

 INTER_NEAREST - a nearest-neighbor interpolation INTER_LINEAR - a bilinear interpolation (used by default) INTER_AREA - resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire'-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method. INTER_CUBIC - a bicubic interpolation over 4x4 pixel neighborhood INTER_LANCZOS4 - a Lanczos interpolation over 8x8 pixel neighborhood 

不能肯定地说，如果INTER_LINEAR是他们中最快的，但肯定比INTER_CUBIC快。