写了一个实时检测皮肤，并且美化的代码，这块怎么优化一下呢？

[shiter]

有点延迟，肤色是判断一个颜色空间，做成一个mask，对于属于这个空间的分割出来像素类似 ，

完后针对皮肤进行滤波，完后把这些肤色copy回原图，纯黑的部分就类似背景了，我感觉加了判断之后，变的很慢。

应该怎么写呢？

//皮肤检测,并针对皮肤进行增强，模糊
void MySkinEnhance(Mat &frame)
{
	Mat input_image =frame;  
	Mat output_mask;  
	Mat output_image;  
	Mat mask;  
	//肤色椭圆  
	/*椭圆皮肤模型*/  
	Mat skinCrCbHist = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC1);  
	ellipse(skinCrCbHist, Point(113, 155.6), Size(23.4, 15.2), 43.0, 0.0, 360.0, Scalar(255, 255, 255), -1);  

	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1) );  

	if(input_image.empty())  
		return ;  

	Mat ycrcb_image;  
	output_mask = Mat::zeros(input_image.size(), CV_8UC1);  
	cvtColor(input_image, ycrcb_image, CV_BGR2YCrCb); //首先转换成到YCrCb空间  

	for(int i = 0; i < input_image.rows; i++) //利用椭圆皮肤模型进行皮肤检测  
	{  
		uchar* p = (uchar*)output_mask.ptr<uchar>(i);  
		Vec3b* ycrcb = (Vec3b*)ycrcb_image.ptr<Vec3b>(i);  
		for(int j = 0; j < input_image.cols; j++)  
		{  
			if(skinCrCbHist.at<uchar>(ycrcb[j][1], ycrcb[j][2]) > 0)  
				p[j] = 255;  
		}  
	}     

	//morphologyEx(output_mask,output_mask,MORPH_CLOSE,element);  

	 //output_mask.setTo(0);  
		
		dilate(output_mask,output_mask,Mat(16,16,CV_8U),Point(-1,-1),2);
		//imwrite("dilate.jpg",dst);
	// output_image.setTo(0);  
		input_image.copyTo(output_image, output_mask);  
		//for(int i = 0; i < input_image.rows; i++) //将底色设置为白色  
		//{  
		//	uchar* p = (uchar*)output_mask.ptr<uchar>(i);  
		//	  
		//	for(int j = 0; j < input_image.cols; j++)  
		//	{  
		//		if((p[j]) == 0)  
		//		{
		//		output_image.at<Vec3b>(i,j)[0] =  255;
		//		output_image.at<Vec3b>(i,j)[1] = 255;
		//		output_image.at<Vec3b>(i,j)[2] = 255;
		//		}
		//	}  
		//}     
		


		Mat enhance = output_image;
		medianBlur(output_image,enhance,11);
		//blur(enhance,enhance,Size(4,4),Point(-1,-1),4);
		imshow("blur face",enhance);
		for(int i = 0; i < output_image.rows; i++) //
		{  
			uchar* p = (uchar*)output_mask.ptr<uchar>(i);  

			for(int j = 0; j < output_image.cols; j++)  
			{  
				if((enhance.at<Vec3b>(i,j)[0] < 50) && (enhance.at<Vec3b>(i,j)[1] < 50)&& (enhance.at<Vec3b>(i,j)[2] < 50) ) 
				{
					//不是纯黑的背景，加了这个判断慢了很多
					
					
				}
				else
				{

					frame.at<Vec3b>(i,j)[0] =  enhance.at<Vec3b>(i,j)[0];

					frame.at<Vec3b>(i,j)[1] = enhance.at<Vec3b>(i,j)[1];
					frame.at<Vec3b>(i,j)[2] = enhance.at<Vec3b>(i,j)[2];
				}
			}  
		}     
		// 图像融合
		//addWeighted(input_image, 0.95, enhance, 0.05, 0.0, input_image);  
		imshow("ouput image",frame);

}

[shiter]

[encoderlee]

OpenCV中遍历每个像素的方法有很多，其中at是所有方法中最慢的一种，比直接使用指针慢了50多倍，可以参考下这篇文章： http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 换用速度更快的遍历方式，这篇文章底部有一个测试对比数据可以参考下

[redui]

显然算法需要优化，处理图片像素最忌双重for循环，想不慢都不行，GDI+都做了很多优化还是被人骂太慢。 可选优化方案： 分割图片用多线程并行处理； 设计算法用MMX指令提速； 利用DX/OPENGL或者显卡厂商提供的SDK，用GPU处理大量重复的运算（推荐，但是学习成本高，且需要适配显卡种类）。

[shiter]

引用 2 楼 redui 的回复:

显然算法需要优化，处理图片像素最忌双重for循环，想不慢都不行，GDI+都做了很多优化还是被人骂太慢。 可选优化方案： 分割图片用多线程并行处理； 设计算法用MMX指令提速； 利用DX/OPENGL或者显卡厂商提供的SDK，用GPU处理大量重复的运算（推荐，但是学习成本高，且需要适配显卡种类）。

引用 3 楼 CharlesSimonyi 的回复:

OpenCV中遍历每个像素的方法有很多，其中at是所有方法中最慢的一种，比直接使用指针慢了50多倍，可以参考下这篇文章： http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 换用速度更快的遍历方式，这篇文章底部有一个测试对比数据可以参考下

对，这个还有一个问题就是，比如对一个零到255之间的像素，做了线性变换，比如提高亮度什么的时候，回数据溢出 这时候需要加判断，if >255,就是又从零开始加，这种操作也很费时，我发现 有的性能也是卡在这个地方了

[redui]

MMX指令有饱和和非饱和之分，就是专门对付数据溢出的，设置好模式，不需要你判断 if >255，这是普通CPU指令做不到的

[赵4老师]

暴露了楼主的真实形象？ 没见婚纱照大多都是曝光过度的吗？