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如何在工业视觉检测场景中优化MNN的图像处理性能？

2025-08-23

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工业视觉场景的MNN优化方案

针对工业质检等需要实时图像处理的场景：

使用MNN-CV: 轻量化图像处理库替代OpenCV
流水线优化: 将预处理、推理、后处理三个阶段并行化
ハードウェアアクセラレーション: 充分利用设备的NEON指令集和GPU计算单元
帧率控制: 通过动态分辨率调整平衡精度和速度

关键技术实现：

1. 图像预处理代码示例：
MNN::CV::ImageProcess::Config config;
config.sourceFormat = MNN::CV::BGR;
auto pretreat = MNN::CV::ImageProcess::create(config);

2. 性能监控指标：
– 单帧处理时间(<5ms为优)
– CPU/GPU利用率
– 内存占用峰值

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

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