opencv加速warpAffine
时间: 2023-06-28 18:06:56 浏览: 57
可以使用OpenCV中的cv::UMat来加速warpAffine函数。UMat是一个基于OpenCL的并行计算框架,可以在GPU上进行加速计算。对于较大的图像,使用UMat可以显著提高warpAffine函数的性能。
以下是使用UMat加速warpAffine的示例代码:
```c++
cv::Mat src, dst;
cv::UMat src_umat, dst_umat;
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2), 45, 1);
src_umat = src.getUMat(cv::ACCESS_READ);
dst_umat.create(src.size(), src.type());
cv::warpAffine(src_umat, dst_umat, M, src.size());
dst_umat.copyTo(dst);
```
在这个示例中,我们首先将输入图像src转换为UMat类型的src_umat,然后创建一个输出UMat类型的dst_umat。接下来,我们使用cv::warpAffine函数对src_umat进行仿射变换,并将结果存储在dst_umat中。最后,我们使用copyTo函数将输出UMat类型的dst_umat转换为cv::Mat类型的dst。
请注意,使用UMat加速warpAffine需要支持OpenCL的硬件和驱动程序。如果您的硬件或驱动程序不支持OpenCL,则可能无法获得性能提升。
相关问题
opencv加速warpaffine例程
以下是使用OpenCV加速warpAffine的示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
# 定义旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
# 加速warpAffine函数
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取一张图像,并定义了一个旋转矩阵M,用于将原始图像旋转45度。接着,我们使用OpenCV提供的cv2.warpAffine函数,将输入图像img进行仿射变换得到输出图像dst。其中,我们使用了cv2.INTER_LINEAR和cv2.WARP_INVERSE_MAP两个加速标志,前者表示使用双线性插值算法进行图像采样,后者表示使用逆变换矩阵进行变换。最后,我们将输入和输出图像进行显示,然后等待用户按下任意键退出程序。
值得注意的是,OpenCV还提供了cv2.remap函数,可以用于实现更加复杂的非线性变换,可以根据具体需求选择合适的函数进行加速。
opencv加速warpAffine例程
以下是使用OpenCV加速warpAffine的示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
# 定义旋转矩阵
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
# 加速warpAffine函数
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取一张图像,并定义了一个旋转矩阵M,用于将原始图像旋转45度。接着,我们使用OpenCV提供的cv2.warpAffine函数,将输入图像img进行仿射变换得到输出图像dst。其中,我们使用了cv2.INTER_LINEAR和cv2.WARP_INVERSE_MAP两个加速标志,前者表示使用双线性插值算法进行图像采样,后者表示使用逆变换矩阵进行变换。最后,我们将输入和输出图像进行显示,然后等待用户按下任意键退出程序。
值得注意的是,OpenCV还提供了cv2.remap函数,可以用于实现更加复杂的非线性变换,可以根据具体需求选择合适的函数进行加速。