OpenCV——如何优化色彩跟踪程序？答案

【问题标题】：OpenCV -- how to optimize color tracking program?OpenCV——如何优化色彩跟踪程序？
【发布时间】：2012-03-01 11:59:10
【问题描述】：

我想优化我的程序，我在其中使用here 描述的颜色对象跟踪算法。唯一的区别是我使用的是 cvBlob 库，而不是 cv::moments（cvBlob 更快更准确）。使用分析器（valgrind + kcachegrind），我发现色彩空间转换方法（cv::cvtColor；我正在跟踪三种颜色的对象）花费了大约 29% 的时间。我正在从 BGR 转换为 HSV。

我在一些论文中读到，使用 YCbCr 颜色空间在颜色跟踪方面甚至更好。从 BGR 转换为 YCbCR 是个好主意吗？它应该稍微快一点，因为它需要更少的乘法（我不确定——我不知道 OpenCv 在内部是如何做到的）。该算法是否需要一些更改，或者我可以将跟踪颜色的上下边界从 HSV 转换为 YCbCr，然后使用 inRangeS 方法，就像我对 HSV 所做的那样？

有什么方法可以从 YcbCr（或 YUV）中的驱动程序获取帧？我不是在问 HSV，因为 v4l2 不支持，AFAIR。

您还有其他想法吗？我不想使用 IPP 或 GPU。

【问题讨论】：

标签： c++ algorithm optimization opencv colors

【解决方案1】：

查看cvtColor 的 OpenCV 文档。它讨论了使用cvtColor 在BGR2YCbCr 之间的转换。

（请尝试并在此处评论结果，即在 YCbCr 模式下花费的总时间的百分比。因为它会在未来帮助很多人。）

【讨论】：