使用 OpenCV 获取二进制图像中白色像素数量的最快方法

Posted 2023-04-12

【中文标题】使用 OpenCV 获取二进制图像中白色像素数量的最快方法

【英文标题】：Fastest way to get number of white pixels in a binary image using OpenCV

【发布时间】：2013-05-31 12:27:57

【问题描述】：

使用 OpenCV 获取二进制图片中白色像素数量的最快方法是什么？有没有比使用两个 for 循环并逐像素访问图像更快的方法？

【问题讨论】：

图像是真灰度还是二值图像？

@Aurelius：它实际上是二进制图像，我应该在问题中写出来。

【参考方案1】：

最简洁的方法是：

cv::Mat image, mask;    //image is CV_8UC1
cv::inRange(image, 255, 255, mask);
int count = cv::countNonZero(mask);

如果您对二进制图像进行操作，则无需调用cv::inRange()，只需cv::countNonZero() 就足够了。

尽管任何方法都必须遍历所有像素，但这可能能够利用 OpenCV 的内置 parallel_for_()，它允许并行执行。

如果您的图像是连续的，您可以使用单个循环遍历所有数据。

【讨论】：

谢谢，cv::inRange 是我想要的！我实际上是通过 EmguCV 包装器（在 C# 中）使用 OpenCV，这一行将我的程序加速了大约 40%。你知道为什么在两个 for 循环中循环要慢得多吗？

我对 C# 不是很熟悉，但我相信它会在您循环迭代时进行边界检查，这可以解释一些性能差异。

谢谢，边界检查确实减慢了速度。但是在我禁用边界检查之后，对于一张非常大的图片 (10240x7680)，CV 函数大约需要 70 毫秒，两个 for 循环大约需要 350 毫秒。使用 Parallel.For 后，两个循环的方法大约需要 200 毫秒，但这仍然比 OpenCV 实现要长得多。

许多 OpenCV 函数也采用了硬件优化。 cv::countNonZero()` 特别是使用 SSE 进行矢量化处理，这说明了性能差异的其余部分。