Ускорение сопоставления изображений opencv

У меня есть прямоугольное входное изображение размером 256x507, которое я хочу сопоставить с изображением 1920x1080, но в виде сектора.

  • y ввода пропорционален расстоянию в выходном изображении
  • x ввода пропорционален углу от центральной линии в выходном изображении

У меня уже есть написанный код, который делает то, что я хочу:

cv::Mat sector_image=cv::Mat::zeros(1080, 1920, CV_8UC1);
int cx=888;
int cy=1080-949;
int rx=1687;
int ry=1080-575;
int lx=89;
int ly=1080-575;
float r= distance(cx, cy, lx,ly);
 float pi = 2 * asin(1.0);
float src_angl=130*pi/180;
//std::cout<<"angle(lx,ly,cx,cy,rx,ry);"<<angle(lx,ly,cx,cy,rx,ry)<<std::endl;
//std::cout<<"src_angl"<<src_angl<<std::endl;
for (int y = 0; y < sector_image.rows; y += 1)
{
    for (int x = 0; x < sector_image.cols; x += 1)
    {
         float dist=  distance(cx, cy, x,y);
         int px=0;int py=0;
         px=r*(x-cx)/dist + cx;
         py=r*(y-cy)/dist + cy;
         if ((px>=lx)&&(px<=rx)&&(dist<=r)&&(y>=cy)){
            float angl= angle(lx,ly,cx,cy,x,y);
            angl=angl-65*pi/180;
            //std::cout<<"angl"<<angl<<std::endl;
            int srcy = (int)((dist/r)*my_mat.rows);
            int srcx = (int)(sin(angl)/sin(65*pi/180)*128+127.5);
            if (srcx==-1){
                srcx=0;
            }
            else if (srcx==256){
                srcx=255;
            }
            if ((srcx>=0)&&(srcy>=0)&&(srcx<=my_mat.cols)&&(srcy<=my_mat.rows))
           {
                sector_image.at<uchar>(y,x) = my_mat.at<uchar>(srcy,srcx);
                //std::cout<<x<<" "<<y<<" "<<angl<<std::endl;

            }


        }
    }
}

Но этот код медленный. Есть ли способ использовать векторизованные операции numpy для ускорения? Или использование GPU было бы еще лучше.

создайте карту один раз, затем используйте remap. Также лучше определите, что означает «медленный»

Miki 14.04.2023 14:33

«использовать векторизованные операции numpy» - этот код выглядит для меня как C++, так как же Numpy здесь уместен?

Dan Mašek 14.04.2023 15:16

Если вас беспокоит производительность, вам нужно а) помочь компилятору, б) не повторяться. | Ожидаете ли вы, что pi изменится во время выполнения? Если нет, то почему const? Теперь, поскольку pi является константой, зачем пересчитывать 65*pi/180 дважды для каждого пикселя? Точно так же sin(65*pi/180) также будет все время одним и тем же, поэтому нет необходимости вычислять его снова и снова. И так далее...

Dan Mašek 14.04.2023 15:21

Для деформирования изображения с ускорением на GPU вы можете использовать cv2::cuda::remap . Также прочитайте это обсуждение

Markus 15.04.2023 10:14

Вы не можете использовать функцию warpPolar() с флагом WARP_INVERSE_MAP? (Я не знаю о скорости этого.)

fana 17.04.2023 03:32

Убедитесь, что вы компилируете свою программу с включенной оптимизацией.

Jesper Juhl 19.04.2023 11:09
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
6
54
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я сгенерировал карту один раз в начале, затем использовал cv::remap. Спасибо всем комментариям

Другие вопросы по теме