我正在使用OpenCV库进行一些图像处理,发现处理图像所需的时间取决于在图像处理之间休眠线程的时间量。 我测量了程序的几个部分的执行时间,并发现函数cv::remap()执行速度会比以前慢两倍,如果我使我的线程在图像处理之间休眠的时期超过一定时间。
下面是最小的代码片段,展示了奇怪的行为。 我测量执行cv::remap()函数所需的时间,然后将我的线程休眠一定的毫秒数 sleep_time。
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <thread>
#include <iostream>
int main(int argc, char **argv) {
cv::Mat src = ... // Init
cv::Mat dst = ... // Init
cv::Mat1f map_x = ... // Init;
cv::Mat1f map_y = ... // Init;
for (int i = 0; i < 5; i++) {
auto t1 = std::chrono::system_clock::now();
cv::remap(src, dst, map_x, map_y, cv::INTER_NEAREST, cv::BORDER_CONSTANT, 0);
auto t2 = std::chrono::system_clock::now();
std::chrono::duration<double> elapsed_time = t2 - t1;
std::cout << "elapsed time = " << elapsed_time.count() * 1e3 << " ms" << std::endl;
int sleep_time = 0;
// int sleep_time = 20;
// int sleep_time = 100;
std::this_thread::sleep_for( std::chrono::milliseconds(sleep_time));
}
return 0;
}
如果将sleep_time设置为0,则处理大约需要5毫秒。以下是输出结果。
elapsed time = 5.94945 ms
elapsed time = 5.7458 ms
elapsed time = 5.69947 ms
elapsed time = 5.68581 ms
elapsed time = 5.7218 ms
但是如果我将sleep_time设为100,处理速度会变慢超过两倍。
elapsed time = 6.09076 ms
elapsed time = 13.2568 ms
elapsed time = 13.4524 ms
elapsed time = 13.3631 ms
elapsed time = 13.3581 ms
我尝试了许多不同的sleep_time值,似乎当sleep_time大约是elapsed_time的三倍时(sleep_time> 3 * elapsed_time),执行时间会加倍。如果我增加cv::remap()函数内部计算的复杂度(例如增加处理图像的大小),那么在执行开始加倍之前,sleep_time也可以设置为更高的值。
我正在嵌入式设备上运行我的程序,该设备配有ARM处理器iMX6和Linux操作系统,但我也能够在运行Ubuntu 16.04的桌面电脑上复现这个问题。我使用编译器arm-angstrom-linux-gnueabi-gcc (GCC) 7.3.0 和Opencv版本3.3.0。
有人有什么想法吗?