MNN-CV ist eine leichtgewichtige Bildverarbeitungsbibliothek, die in das Framework integriert ist. Sie bietet ähnliche Funktionen wie OpenCV, konzentriert sich aber mehr auf die Optimierung für mobile Geräte:
Vergleich der Hauptmerkmale::
- Grundlegende Operationen: Farbraumkonvertierung (RGB/YUV), affine Transformation, Histogrammausgleich
- Merkmalsverarbeitung: Kantenerkennung (Sobel/Canny), Eckenerkennung (Harris)
- Im Vergleich zu traditionellem OpenCV: 651 TP3T an Größe und 501 TP3T an laufendem Speicher.
Typische Anwendungsbeispiele::
#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);
Tipps zur Leistungsoptimierung::
- Wiederverwendung von ImageProcess-Instanzen zur Vermeidung von doppeltem Erstellungsaufwand
- Reduzieren Sie bedingte Beurteilungen mit setPaddingValue vor dem Einfügen von Grenzen
- Verarbeitung von Pipelining in Verbindung mit MNN-Express
Das Modul wurde in Szenarien wie Echtzeit-Schönheitsgesicht auf dem mobilen Taobao und Videobildanalyse auf Youku eingesetzt, mit einer 1080P-Bildverarbeitungslatenz <8ms.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN: Ein leichtgewichtiges und effizientes Deep Learning InferenzsystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine effiziente Bildverarbeitung mit dem MNN-CV-Modul?
