当使用 FFTW (http://www.fftw.org/) 而不是 OpenCV 的 cvDFT (http://goo.gl/YCHj0) 时，我可以期待加速吗？
我的程序的运行时间在很大程度上取决于反向和正向 DFT 的应用，我正在考虑使用 FFTW 而不是 OpenCV cvDFT。
IIRC FFTW 进行某种“运行时编译”，而 cvDFT 是一种简单的 FFT 实现，所以我想它可以稍微加快我的处理速度。
所以在我自己尝试之前，我想在这里问一下，以防有人偶然发现同样的问题并解决了它。
提前致谢
最佳答案
我都使用过(OpenCV 和 FFTW)，你可以期望 FFTW 比 OpenCV 中更简单的实现更快(当然，多少取决于你的处理器和图像大小)。但是，如果您计划将您的软件用于商业用途，FFTW 的许可证相当昂贵($7500.00)。在商业案例中，我会推荐 Intel's IPP超过 FFTW，因为性能与更实惠的许可证(199.00 美元)相似 + 您在 IPP 中获得的功能比使用 FFTW 多得多(即，只有一个 FFT 库)。
Here是 FFTW 和各种竞争对手库之间的几个基准。结果有点旧，但可用于比较。我不确定为什么不包括 IPP 2D 变换(也许当这些基准测试完成时它们还不存在)。
如果您采用 IPP 路线，则可以构建支持 IPP 的 OpenCV，它会将 native cvDFT 实现替换为等效的 IPP。这会给您带来不错的性能提升(尤其是在 Intel 芯片上)，而且您不必更改代码。
关于opencv - FFTW 与 OpenCV cvDFT，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10436673/