OpenCV RGB2LAB执行效率测试
代码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#define ERROR_OUT__ std::cerr<<"[ERROR][File:"<<__FILE__<<"][Line:"<<__LINE__<<"]"
#ifndef _DEBUG
#define TB__(A) int64 A; A = cv::getTickCount()
#define TE__(A) std::cout << #A << " : " << 1.E3 * double(cv::getTickCount() - A)/double(cv::getTickFrequency()) << "ms" << std::endl
#else
#define TB__(A)
#define TE__(A)
#endif
class Print{
public:
static void min_max_loc(cv::Mat &src){
std::vector<cv::Mat> mats;
cv::split(src, mats);
for (size_t c = 0; c < mats.size(); c++){
double min_val, max_val;
cv::Point min_loc, max_loc;
cv::minMaxLoc(mats[c], &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc);
printf("channel %d, minv %6.6f, maxv %6.6f, minl [%6d, %6d], maxl [%6d, %6d]\n", \
c, min_val, max_val, min_loc.x, min_loc.y, max_loc.x, max_loc.y);
}
}
};
int main(){
cv::Mat image, cielab, cielabf;
image.create(720, 1280, CV_8UC3);
TB__(__randomu);
cv::randu(image, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(256));
TE__(__randomu);
// warming up
cv::cvtColor(image, cielab, CV_BGR2Lab);
TB__(__bgr2lab_8UC3);
cv::cvtColor(image, cielab, CV_BGR2Lab);
cielab.convertTo(cielabf, CV_32FC3);
TE__(__bgr2lab_8UC3);
Print::min_max_loc(cielabf);
image.convertTo(image, CV_32FC3, 1. / 255.);
// warming up
cv::cvtColor(image, cielabf, CV_BGR2Lab);
TB__(__bgr2lab_32FC3);
cv::cvtColor(image, cielabf, CV_BGR2Lab);
TE__(__bgr2lab_32FC3);
Print::min_max_loc(cielabf);
return 0;
}
测试平台及输出
CPU : i5-4590 @3.3GHz
输出:
__randomu : 2.13923ms
__bgr2lab_8UC3 : 5.99754ms
channel 0, minv 0.000000, maxv 255.000000, minl [ 460, 420], maxl [ 410, 106]
channel 1, minv 42.000000, maxv 226.000000, minl [ 170, 27], maxl [ 1260, 43]
channel 2, minv 20.000000, maxv 222.000000, minl [ 61, 223], maxl [ 640, 10]
__bgr2lab_32FC3 : 17.1545ms
channel 0, minv 0.019787, maxv 99.877167, minl [ 460, 420], maxl [ 410, 106]
channel 1, minv -86.124870, maxv 97.908821, minl [ 826, 581], maxl [ 181, 276]
channel 2, minv -107.861755, maxv 94.271385, minl [ 520, 399], maxl [ 839, 96]
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