我正在尝试编译 fastCV 的示例,我在将 OpenCV 和 FastCV 构建为静态库时遇到问题,函数的速度太慢了,请问怎么优化?

机器人瓦伊 2021-10-27 15:22:22

我正在尝试编译 fastCV 的示例,我在将 OpenCV 和 FastCV 构建为静态库时遇到问题,函数的速度太慢了,请问怎么优化?

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weixin_38498942 2021-10-28

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在 fastcv fcvSetOperationMode 函数中，我们可以使用该函数设置不同的操作模式，如 FASTCV_OP_LOW_POWER、FASTCV_OP_PERFORMANCE、FASTCV_OP_CPU_OFFLOAD、FASTCV_OP_CPU_PERFORMANCE、FASTCV_OP_RESERVED。在此尝试设置操作模式 FASTCV_OP_CPU_OFFLOAD 它将提高函数的速度。

openCV中grabcut图像分割函数使用示例，使用VS2017和opencv3.4.3编译64位版本

FFMPEG/OpenCV实现RTSP码流解码显示的程序V2.0(可工程应用) 解压密码：ezhchai 使用说明 1.采用FFMPEG实现解码，利用OpenCV进行显示，海康威视摄像机10小时稳定测试，可工程应用，同时提供Debug和Release版本； 2.更改了1.0版本中的回调函数形式，采用直接获取视频帧数据方式，更灵活的编程方式； 3.VS2013编译，采用其他版本VS编译需要提供VC12版本的支持库，可在安装了VS2013的计算机中找到，目录C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\redist\； 4.提供示例程序，VS2013工程，示例程序已经进行了配置，在VS2013下可直接运行，不需要配置环境，示例程序为Debug版本，需要Release版本可自行配置OpenCV或者评论资源留下联系方式； 5.示例程序中，只要修改rtsp地址，编译后即可解码显示； 6.本资源后期会不断更新版本，在应用中有任何问题，欢迎评论，我会尽力改进，使大家使用方便。

本课程分享对由中国开发者提供的OpenCV条形码识别模块的原理和代码精讲。该模块借鉴“目标识别”领域先进理念，采用“定位-识别”二段模式，有效提高了自然环境下条码识别的准确率并保持了C++代码的高速度，相比较常用的zxing和zbar在准确率和识别速度上均有较大优势。更难得可贵的是在代码的实现过程中能够注意细节，在诸如“循环测试确定参数数值”“积分图的使用”“倾斜矩形纠偏”等处，均提供了思路清晰、弹性高的优质代码。作为一套通过了OpenCV官方的代码检验、解决一个常用领域内具体问题的模块，对于图像处理学习来说是难得可贵的。逐条进行代码解读繁琐且低效，个人认为，在图像处理领域，能够运行和修改观察的代码对于学习研究至关重要。在理论剖析部分，也是由应用引导原理。同时做好知识的迁移和代码的复用工作。在这个过程中，创建针对性的实验非常重要。课程内容分为4个部分：一是基本配置，包括· 条形码识别模块的安装使用（cmake配置和OpenCV编译）;· 构建用于测试和代码阅读的环境；· 模块对官方数据集的测试；二是条码定位，将详细讲解思路、原理和实现知识迁移部分将简单说一下在毛发识别上的迁移：三是条码识别，该部分内容会首先梳理框架，而后具体进行分析讲解此外，我们将结合例子，将OpenCV的基础功能，包括积分图像、形态学变化、联通区域、透视变化等进行复习，加深理解。

静态库和动态库都是库文件的形式，其中静态库是在编译时被链接到可执行文件中的库，而动态库是在运行时被加载到内存中的库。使用静态库可以使可执行文件更小，但会增加可执行文件的编译时间。首先，需要下载OpenCV并编译静态库。然后，在编译可执行文件时，需要将OpenCV的静态库链接到可执行文件中。在使用OpenCV时，开发人员可以选择使用动态库或静态库。在Makefile文件中，OPENCV_LIBS变量包含了需要链接的OpenCV静态库。在编译可执行文件时，需要将OpenCV的静态库链接到可执行文件中。

实验要求：一. 学习并掌握可执行程序的编译、组装过程。学习任务如下： 1）阅读、理解和学习材料“用gcc生成静态库和动态库.pdf”和“静态库.a与.so库文件的生成与使用.pdf”，请在Linux系统(Ubuntu)下如实仿做一遍。 2）在第一次作业的程序代码基础进行改编，除了x2x函数之外，再扩展写一个x2y函数（功能自定），main函数代码将调用x2x和x2y ；将这3个函数分别写成单独的3个 .c文件，并用gcc分别编译为3个.o 目标文件；将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 ..

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