A MNN-CV é uma biblioteca leve de visão computacional incorporada à estrutura, que oferece funcionalidade semelhante à do OpenCV, mas se concentra mais na otimização móvel:
Comparação dos principais recursos::
- Operações básicas: conversão de espaço de cores (RGB/YUV), transformação afim, equalização de histograma
- Processamento de recursos: detecção de bordas (Sobel/Canny), detecção de cantos (Harris)
- Em comparação com o OpenCV tradicional: 651 TP3T em tamanho e 501 TP3T em memória de execução.
Exemplos de uso típico::
#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);
Dicas de otimização de desempenho::
- Reutilização de instâncias do ImageProcess para evitar despesas gerais de criação duplicada
- Reduzir julgamentos condicionais com limites de pré-preenchimento setPaddingValue
- Processamento de pipelining em conjunto com o MNN-Express
O módulo foi aplicado a cenários como beleza facial em tempo real no Taobao móvel e análise de quadros de vídeo no Youku, com latência de processamento de imagens 1080P <8ms.
Essa resposta foi extraída do artigoMNN: uma estrutura de inferência de aprendizagem profunda leve e eficienteO
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