MNN-CVは、フレームワークに組み込まれた軽量のコンピュータ・ビジョン・ライブラリで、OpenCVと同様の機能を提供するが、よりモバイルの最適化に重点を置いている：
コア機能の比較::
- 基本操作：色空間変換（RGB/YUV）、アフィン変換、ヒストグラム均等化
- 特徴処理：エッジ検出（Sobel/Canny）、コーナー検出（Harris）
- 従来のOpenCVとの比較：サイズは65%、実行メモリは50%。
代表的な使用例::
#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);
パフォーマンス最適化のヒント::
- ImageProcessインスタンスを再利用し、重複作成のオーバーヘッドを回避
- setPaddingValueによるパディング境界前の条件判定を減らす
- MNN-Expressと連携したパイプライン処理
このモジュールは、モバイル淘宝網のリアルタイム美顔やYoukuのビデオフレーム解析などのシナリオに適用されており、1080Pの画像処理の待ち時間は8ミリ秒未満である。
この答えは記事から得たものである。MNN：軽量で効率的なディープラーニング推論フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MNN-CVモジュールで効率的な画像処理を実現するには？
