MNN-CV是框架内置的轻量化计算机视觉库，提供类似OpenCV的功能但更侧重移动端优化：
核心功能对比::
- 基础操作：色彩空间转换（RGB/YUV）、仿射变换、直方图均衡
- 特征处理：边缘检测（Sobel/Canny）、角点检测（Harris）
- 与传统OpenCV相比：体积减少65%，运行内存降低50%
典型使用示例::
#include <MNN/ImageProcess.hpp>
MNN::CV::ImageProcess::Config config;
config.destFormat = MNN::CV::BGR;
auto processor = MNN::CV::ImageProcess::create(config);
// 执行图像resize和归一化
processor->convert(srcData, width, height, 0, dstData);
性能优化技巧::
- 复用ImageProcess实例避免重复创建开销
- 使用setPaddingValue预填充边界减少条件判断
- 结合MNN-Express实现处理流水线化
该模块已应用于手机淘宝的实时美颜、优酷的视频帧分析等场景，1080P图像处理延迟<8ms。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN: Ein leichtgewichtiges und effizientes Deep Learning InferenzsystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何利用MNN-CV模块实现高效的图像处理？
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