opencv相机标定加速

有几种方法可以加速OpenCV相机标定过程：

1. 使用更快的计算机：如果您使用的计算机性能较低，可能会导致标定过程变慢。因此，使用更快的计算机可能会加速标定过程。

2. 减少图像数量：在标定过程中，您需要采集大量的图像。但是，如果您使用的图像数量过多，则会导致标定过程变慢。因此，减少采集的图像数量可能会加速标定过程。

3. 使用更高分辨率的图像：使用更高分辨率的图像可以提高标定的精度，但是也会增加计算量。因此，如果您只需要较低的标定精度，则可以使用较低分辨率的图像来加速标定过程。

4. 使用GPU加速：如果您的计算机配备了GPU，则可以将OpenCV中的相机标定算法移植到GPU上，从而加速标定过程。

5. 使用多线程：使用多线程可以使相机标定算法并行化，从而加速标定过程。在OpenCV中，可以使用OpenMP或TBB库来实现多线程。

相关问题

opencv-tbb库相机标定加速

OpenCV-TBB是OpenCV的一个加速库，其中包含了TBB并行处理库，可以用于加速OpenCV的运算。相机标定是OpenCV中比较重要的一个功能，但是如果处理大量数据时，会比较耗时。我们可以使用OpenCV-TBB库来加速相机标定过程。

具体实现方法如下：

1. 首先需要安装OpenCV-TBB库，可以在编译OpenCV时选择安装。

2. 使用cv::parallel_for_来并行处理相机标定的每一张图片。

3. 在相机标定过程中，可以使用cv::parallel_reduce来并行处理每一张图片的角点提取和角点匹配。

4. 为了更好地发挥TBB的并行优势，可以将角点提取和角点匹配分别放在不同的线程中进行。

5. 最后，根据标定结果，可以使用cv::calibrateCameraRO或者cv::calibrateCamera来进行相机标定。

使用OpenCV-TBB库进行相机标定加速可以大大提高处理速度，特别是在处理大量数据时。但是需要注意的是，由于TBB并行处理需要消耗一定的系统资源，因此在使用时需要根据具体情况灵活调整线程数量等参数，以达到最佳的效果。

opencv使用tbb库加速相机标定

OpenCV可以使用Intel的TBB（Threading Building Blocks）库进行多线程加速，从而提高相机标定的速度。以下是使用TBB库进行相机标定的基本步骤：

1. 导入OpenCV和TBB库

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tbb/tbb.h>

2. 定义并行任务

使用TBB库的主要目的是将相机标定中的一些计算密集型任务分配到多个线程中并行计算。在这里，我们可以将每个图像的角点检测和角点坐标的提取作为一个任务。

class FindCornersTask {
public:
    FindCornersTask(const cv::Mat& image, std::vector<cv::Point2f>& corners,
                    cv::Size pattern_size, int flags) :
            image_(image), corners_(corners), pattern_size_(pattern_size), flags_(flags) {}

    void operator()() const {
        bool found = cv::findChessboardCorners(image_, pattern_size_, corners_, flags_);
        if (found)
            cv::cornerSubPix(image_, corners_, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                             cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
    }

private:
    cv::Mat image_;
    std::vector<cv::Point2f>& corners_;
    cv::Size pattern_size_;
    int flags_;
};

3. 创建并行任务列表

我们可以使用TBB的并行算法`parallel_for`来运行一组任务。下面的代码创建一个任务列表，每个任务都是使用上一步定义的`FindCornersTask`类。

std::vector<FindCornersTask> tasks;
for (int i = 0; i < image_list.size(); i++) {
    tasks.push_back(FindCornersTask(image_list[i], corners[i], pattern_size, flags));
}

4. 运行并行任务

我们可以使用`parallel_for`算法来运行一组任务。这将自动将任务分配到可用的线程上并行执行。

tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, tasks.size()),
    [&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
        for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
            tasks[i]();
        }
    });

完整的示例代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tbb/tbb.h>

class FindCornersTask {
public:
    FindCornersTask(const cv::Mat& image, std::vector<cv::Point2f>& corners,
                    cv::Size pattern_size, int flags) :
            image_(image), corners_(corners), pattern_size_(pattern_size), flags_(flags) {}

    void operator()() const {
        bool found = cv::findChessboardCorners(image_, pattern_size_, corners_, flags_);
        if (found)
            cv::cornerSubPix(image_, corners_, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                             cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
    }

private:
    cv::Mat image_;
    std::vector<cv::Point2f>& corners_;
    cv::Size pattern_size_;
    int flags_;
};

int main(int argc, char** argv) {
    std::vector<cv::Mat> image_list;
    // load images ...

    int flags = cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + cv::CALIB_CB_FAST_CHECK;

    cv::Size pattern_size(9, 6);
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> corners(image_list.size());

    std::vector<FindCornersTask> tasks;
    for (int i = 0; i < image_list.size(); i++) {
        tasks.push_back(FindCornersTask(image_list[i], corners[i], pattern_size, flags));
    }

    tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, tasks.size()),
        [&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
            for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
                tasks[i]();
            }
        });

    // run camera calibration ...
    return 0;
}

这样，我们就可以使用TBB库加速相机标定的过程了。需要注意的是，TBB库需要在编译时与OpenCV一起链接。