opencv에서 Mahalanobis 거리를 계산하는 데 Mat 유형을 사용하면 속도가 너무 느립니다. 어떻게 효율을 향상시킬 수 있습니까?

Question

Mat imv; 
Mat_<double>end(1, 1); 
double distance; 
Mat_<double>Point(1, 3);  
... 
imv = Point.t(); 
end = Point*inv[m]*imv; 
distance = sqrt(end(0, 0)); 

변수 유형의 정의와 마할 라 노비스 거리의 계산 과정이 있습니다.

Answer 1

표현이 불투명합니다. 이미지의 모든 픽셀을 가로 지르고, 색상 모델과 마할 라 노비스 거리를 계산하려고합니다. 너무 느립니다. 항상 최적화를 수행해야한다고 생각했습니다. 매트릭스 곱셈의 효율성. 오늘은 순환 속도를 향상시키기 위해 멀티 스레드를 사용하여 효율성을 향상시키고 유용합니다.

#pragma omp parallel for num_threads(6) 
      for (int m = 0; m < k_num; m++) {  
       Mat_<double>end(1, 1); 
       double distance = 1000; 
       Mat_<double>Point(1, 3); 
       Point(0, 0) = double(data3[j * 3]) - mean1[m].at<double>(0, 0); 
       Point(0, 1) = double(data3[j * 3 + 1]) - mean1[m].at<double>(0, 1); 
       Point(0, 2) = double(data3[j * 3 + 2]) - mean1[m].at<double>(0, 2); 

       end = Point * inv[m] * Point.t(); 
       distance = sqrt(end(0, 0)); 
       } 
      }