- Example (함수나 코드의 실행시간 측정)
#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; // 행 개수
int nc= image.cols; // 열 개수
for (int j=0; j<nl; j++) {
for (int i=0; i<nc; i++) {
// 각 화소에 대한 처리
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;
// 각 화소 처리 끝 ----------------
} // 행 끝
}
}
int main()
{
cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");
double duration;
// 함수나 코드의 실행시간을 측정하는데 cv::getTickCount() 사용
duration = static_cast<double>(cv::getTickCount());
// cv::getTickCount() : 컴퓨터를 시작한 후부터 마지막 시간에 발생하는 클록 사이틀 수
std::cout << "duration : " << duration << std::endl;
colorReduce(image);
duration = static_cast<double>(cv::getTickCount())-duration;
std::cout << "getTickCount()-duration : " << duration << std::endl;
duration /= cv::getTickFrequency();
std::cout << "getTickFrequency() : " << duration << std::endl;
// cv::getTickFrequency() : 밀리초 단위로 코드 부분의 실행시간 알아냄
// ms 단위인 경과 시간
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(5000);
return 0;
}
- Result
- 예제 분석
- 컬러 감축 공식은 다음과 같이 작성한다(아주 빠른 버전이다).- 소스
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; // 행 개수
int nc= image.cols; // 열 개수
if(image.isContinuous()){ // 연속된 영상인가.
nc = nc * nl ; // 채울 화소가 없다면...
nl = 1; // 지금은 1차원 배열
}
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// 화소값을 반올림할 때 사용하는 마스크
uchar mask = 0xFF<<n; // 예를 들어 div=16, mask=0xF0
for (int j=0; j<nl; j++) { // 모든 화소를 대상으로
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
// 각 화소에 대한 처리
*data++= *data&mask + div/2;
*data++= *data&mask + div/2;
*data++= *data&mask + div/2;
// 각 화소 처리 끝 ----------------
} // 행 끝
}
}
int main()
{
cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");
colorReduce(image);
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(5000);
return 0;
}
- 참고문헌 : OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook
