Python OpenCV图像处理与深度学习:Python OpenCV性能优化与高效图像处理

OpenCV性能优化实战

学习目标

本课程将深入探讨如何通过多线程和NPU加速等技术优化OpenCV程序的性能，提高图像处理的速度和效率。通过本课程的学习，学员将能够掌握提升OpenCV应用性能的关键技术，使图像处理程序更加高效。

相关知识点

• OpenCV性能优化

学习内容

1 OpenCV性能优化

1.1 多线程在OpenCV中的应用

在图像处理领域，多线程技术可以显著提高程序的执行效率，尤其是在处理大量图像数据时。OpenCV提供了多种方法来实现多线程处理，包括使用C++标准库中的std::thread和OpenCV自身的并行处理框架。
多线程技术的基本原理是将一个任务分解成多个子任务，每个子任务由一个独立的线程执行。这样可以充分利用多核处理器的计算能力，提高程序的执行效率。在OpenCV中，可以使用std::thread来创建和管理线程，也可以使用OpenCV的并行处理框架cv::parallel_for_来简化多线程编程。

下面是一个使用std::thread处理图像的简单示例：

#include #include #include void processImage(const cv::Mat& img, cv::Mat& result, int startRow, int endRow) { for (int i = startRow; i < endRow; ++i) { for (int j = 0; j < img.cols; ++j) { result.at(i, j) = 255 - img.at(i, j); // 简单的图像反转 } }}int main() { cv::Mat img = cv::imread(\"input.jpg\", cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (img.empty()) { std::cerr << \"Could not open or find the image\" << std::endl; return -1; } cv::Mat result = cv::Mat::zeros(img.size(), img.type()); int numThreads = 4; std::vector threads; int rowsPerThread = img.rows / numThreads; for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { int startRow = i * rowsPerThread; int endRow = (i == numThreads - 1) ? img.rows : (i + 1) * rowsPerThread; threads.emplace_back(processImage, std::ref(img), std::ref(result), startRow, endRow); } for (auto& t : threads) { t.join(); } cv::imwrite(\"output.jpg\", result); return 0;}

input.jpg:

将以上代码复制粘贴到main2.cpp中，然后运行（需要提前安装好g++/opencv等）

g++ main2.cpp -o mycpp2 `pkg-config --cflags --libs opencv4`

output.jpg:

1.2 NPU加速技术

昇腾NPU（神经网络处理单元）在图像处理和计算机视觉任务中具有显著优势，其架构专为深度学习和大规模并行计算设计，能够高效处理大量数据。OpenCV可通过与昇腾NPU相关的接口和框架来利用NPU加速图像处理。

与GPU类似，NPU加速的原理是将计算任务从CPU转移到NPU，借助NPU的并行计算能力加速处理。但NPU在架构和优化方向上更贴合深度学习等特定计算任务，能更高效地执行与图像处理相关的深度学习模型推理等操作。

昇腾NPU（神经网络处理单元）是专为深度学习和大规模并行计算设计的硬件加速器。其架构特点包括：

• 高并行性：NPU拥有大量的计算核心，能够同时处理多个数据流，显著提高计算效率。
• 专用指令集：NPU针对深度学习任务优化了指令集，能够更高效地执行卷积、矩阵运算等操作。
• 内存优化：NPU配备了高带宽内存（HBM），减少了数据传输的延迟和能耗。

OpenCV 当前支持 20+ 昇腾算子，此处根据图像处理应用场景，选取 add， rotate 和 flip 算子的应用作示例代码。

#include #include #include #include int main(int argc, char* argv[]){ cv::CommandLineParser parser(argc, argv, \"{@input|puppy.png|path to input image}\" \"{@output|output.png|path to output image}\" \"{help||show help}\"); parser.about(\"This is a sample for image processing with Ascend NPU. \\n\"); if (argc != 3 || parser.has(\"help\")) { parser.printMessage(); return 0; } std::string imagePath = parser.get(0); std::string outputPath = parser.get(1); // 读取输入图像 cv::Mat img = cv::imread(imagePath); // 生成高斯噪声 cv::Mat gaussNoise(img.rows, img.cols, img.type()); cv::RNG rng; rng.fill(gaussNoise, cv::RNG::NORMAL, 0, 25); // cann 初始化及指定设备 cv::cann::initAcl(); cv::cann::setDevice(0); cv::Mat output; // 添加高斯噪声到输入图像 cv::cann::add(img, gaussNoise, output); // 旋转图像 (0, 1, 2, 分别代表旋转 90°, 180°, 270°) cv::cann::rotate(output, output, 0); // 翻转图像 (0, 正数, 负数, 分别代表沿 x, y, x 和 y 轴进行翻转) cv::cann::flip(output, output, 0); // 写入输出图像 cv::imwrite(outputPath, output); // cann 去初始化 cv::cann::resetDevice(); cv::cann::finalizeAcl(); return 0;}

这个需要NPU硬件支持，有条件的去试试。

1.3 OpenCV性能优化技巧

除了多线程和NPU加速，还有一些其他的技术和技巧可以用来优化OpenCV程序的性能，例如使用更高效的算法、减少不必要的内存拷贝、使用预分配内存等。

1. 选择高效的算法：不同的算法在性能上可能有显著差异。例如，使用快速傅里叶变换（FFT）进行图像卷积通常比直接卷积更快。
2. 减少内存拷贝：频繁的内存拷贝会显著降低程序的性能。尽量使用引用或指针来传递数据，避免不必要的拷贝。
3. 预分配内存：在处理大量数据时，动态分配内存可能会导致性能瓶颈。预分配足够的内存可以避免频繁的内存分配和释放。

下面是一个减少内存拷贝的示例：

#include void processImage(cv::Mat& img) { cv::Mat gray; cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::Mat blurred; cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0); cv::Mat edges; cv::Canny(blurred, edges, 50, 150); if (img.channels() == 3) { cv::cvtColor(edges, img, cv::COLOR_GRAY2BGR); } else { img = edges.clone(); }}int main() { cv::Mat img = cv::imread(\"input.jpg\"); if (img.empty()) { std::cerr << \"Could not open or find the image\" << std::endl; return -1; } processImage(img); cv::imwrite(\"output.jpg\", img); return 0;}

瞬间执行完：