我想知道为什么 OpenCVC++ 中的 dft 函数对于二维矩阵比 fft2 慢很多。
以下C++代码来自documentation :
void fft2(const Mat in, Mat &complexI) {
Mat padded;
int m = getOptimalDFTSize(in.rows);
int n = getOptimalDFTSize(in.cols);
copyMakeBorder(in, padded, 0, m - in.rows, 0, n - in.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
merge(planes, 2, complexI);
dft(complexI, complexI);
}
int main(){
Mat a(5000, 5000, CV_32F);
randn(a, 0, 1);
Mat res;
clock_t start = clock();
fft2(a,res);
cout << clock() - start;
}
MATLAB 代码:
mat1 = rand(5000,5000);
tic, a = fft2(mat1); toc
两种代码的结果是一样的；但是，C++ 代码花费了 1502 毫秒，而 MATLAB 代码花费了 660 毫秒。 OpenCV 中似乎缺少一些优化。我想知道如何加快 OpenCV 代码的速度。
我正在使用 OpenCV 2.4.10 和 MATLAB R2016a 开发 Visual Studio 2015。计算机是 Windows 7、32 GB RAM、Intel Xeon 3.4 GHz。两项测试均在同一台机器上进行。
我找到了一堆 FFT 代码，但它们似乎很难应用于矩阵。有矩阵的简单解决方案吗？
最佳答案
OpenCV 的 FFT 实现可能不如 Matlab 的优化。
如果您需要 FFT 性能，请查看专门的 FFT 库，例如 FFTW .
关于c++ - MATLAB 中的 fft2 与 OpenCV C++ 中的 dft 速度比较，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37900007/