为啥函数第一次调用比第二次和第三次调用花费更多的时间等等？

Posted 2023-02-22

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【中文标题】为啥函数第一次调用比第二次和第三次调用花费更多的时间等等？【英文标题】：Why function first-time calling costs much more time than the second time calling it and third and so on?为什么函数第一次调用比第二次和第三次调用花费更多的时间等等？ 【发布时间】：2017-10-09 01:22:21 【问题描述】：

这是我基于 OpenCV 的代码：

int main()

    clock_t start, stop;
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    img.convertTo(img, CV_32F, 1.0);
    float *imgInP = (float *)img.data;    // get the input data point 
    Mat imgOut = Mat::zeros(Size(img.rows, img.cols), CV_32F);   // create output mat
    float *imgOutP = (float *)imgOutP.data;  // get the output data point

    // test several calling of opencv boxFilter
    start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();
    cout << "BoxFilter on OpenCV 1 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
    start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();
    cout << "BoxFilter on OpenCV 2 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
     start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();
    cout << "BoxFilter on OpenCV 3 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;

    return 0;

这是上述程序的输出：

OpenCV 1 上的 BoxFilter：72.368ms

OpenCV 2 上的 BoxFilter：0.495 毫秒

OpenCV 3 上的 BoxFilter：0.403 毫秒

为什么第一次调用 boxFilter 所花费的时间（72.368 毫秒）比第二次（0.495 毫秒）和第三次（0.403 毫秒）要多得多。

更重要的是，如果我在第三次调用 boxFilter 时更改输入图像，输出也不会改变。所以，可能不是图片数据缓存的因素……

感谢您的建议。

我的系统是 Ubuntu 14.04，i5-4460，12GB RAM，OpenCV 版本：3.1，cmake 版本：3.2，g++ 版本：4.8.4

下面是我的 cmake 文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.7)
project(boxfilterTest)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories($OpenCV_INCLUDE_DIRS)

set(SOURCE_FILES main.cpp)
add_executable(boxfilterTest $SOURCE_FILES)

target_link_libraries(boxfilterTest $OpenCV_LIBS)

IDE 是 CLion。

【问题讨论】：

一个词：缓存。抱歉再问一个问题，谁的缓存？指令缓存还是数据缓存？当我第三次调用boxFilter更改输入图像数据时，结果没有任何变化，时间也比第一次调用要小很多。也许它会生成运行时代码？您可以通过执行另一个类似的过滤器来检查这一点，例如 30x31。倒霉...，我把过滤器大小从 31, 31 改成了 15, 15，还是不行... 【参考方案1】：

差异的原因是时序是由于指令缓存和数据缓存。可以通过强制将矩阵重新分配到不同的大小（例如调整图像大小）来验证数据缓存。如果在对boxFilter 的不同调用之间调整图像大小，则boxFilter 调用的执行时间会变得非常接近。这是演示上述现象的示例代码。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()

    clock_t start, stop;
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    img.convertTo(img, CV_32F, 1.0);
    float *imgInP = (float *)img.data;    // get the input data point 
    Mat imgOut = Mat::zeros(Size(img.rows, img.cols), CV_32F);   // create output mat
    float *imgOutP = (float *)imgOut.data;  // get the output data point

    // test several calling of opencv boxFilter
    start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();

    cv::resize(img, img, cv::Size(), 1.1, 1.1); //Force data re-allocation

    cout << "BoxFilter on OpenCV 1 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
    start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    //GaussianBlur(img, imgOut, Size(31, 31), 0.5);
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();

    cv::resize(img, img, cv::Size(), 0.909, 0.909);  //Force data re-allocation

    cout << "BoxFilter on OpenCV 2 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
     start = clock();
    //blur(img, imgOut, Size(31, 31));
    boxFilter(img, imgOut, CV_32F, Size(31, 31));
    stop = clock();
    cout << "BoxFilter on OpenCV 3 : " << 1000.0 * (stop - start) / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;

    return 0;