더 복잡한 이미지에서 OpenCV의 Canny Detection 속도가 느림

Question

로봇 카메라의 스트리밍 이미지에서 Canny Detection을 사용하고 있습니다 (원 찾기). 가장자리 사이의 최대 콘트라스트를 얻으려면 RGB 이미지를 별도의 채널로 분할하고 각각에 Canny를 수행 한 다음 비트 단위로 또는 가장자리를 병합 된 이미지로 결합하십시오. 간단한 이미지에서 사용하면 내 fps는 30fps에서 비교적 영향을받지 않습니다. 카메라가 더 복잡한 이미지를 볼 때 fps는 24fps로 떨어집니다. 이게 정상인가? 그렇다면 어쨌든 속도를 높여 일정한 프레임 속도로 계속 실행할 수 있습니까? 실제로,

vector<Mat> rgb; 
split(src, rgb); 

Canny(rgb[0], rgb[0], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 
Canny(rgb[1], rgb[1], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 
Canny(rgb[2], rgb[2], cannyThreshold, cannyThreshold2, 3); 

Mat mergedImage; 
bitwise_or(rgb[0], rgb[1], mergedImage); 
bitwise_or(mergedImage, rgb[2], mergedImage); 

Answer 1

그 행동이 예상된다

여기 내가 사용하는 코드입니다. 하나가 있다면 당신은 Intel IPP를 설치할 수

• OpenCV can benefit from an Intel processor :

  이 일을 속도를 3 가지 방법이 있습니다. 이 기능을 사용하려면 OpenCV를 직접 컴파일해야 할 수도 있습니다.

• OpenCV의 GPU 모듈을 사용하십시오. gpu::Canny() 메서드는 GPU에서 실행되는 Canny의 구현을 제공합니다. OpenCV는 비디오 카드가 CUDA 또는 OpenCL을 지원하는 경우 GPU에서 특정 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 OpenCV를 직접 컴파일해야 할 수도 있습니다.

• 다른 접근 방식을 조사하십시오. 때로는 다른 세트의 알고리즘이 더 짧은 시간에 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. I talked briefly about this on your other question.