Как OpenCV улучшает производительность обработки изображений в реальном времени?

OpenCV улучшает производительность обработки изображений в реальном времени за счёт следующих механизмов:

• Использование функции cv::UMat для управления памятью. www.opencvhelp.org Она позволяет обмениваться данными между CPU и GPU, что уменьшает передачу памяти, что значительно повышает производительность. www.opencvhelp.org
• Применение шаблонов выражений cv::MatExpr. www.opencvhelp.org Они оптимизируют арифметические операции с матрицами, позволяя избежать ненужного выделения памяти и улучшить производительность кода. www.opencvhelp.org
• Использование функции cv::Scalar для постоянных значений. www.opencvhelp.org С её помощью можно избежать создания ненужных переменных и повысить производительность кода. www.opencvhelp.org
• Применение инструментов профилирования. www.opencvhelp.org С их помощью можно измерить производительность кода и выявить узкие места. www.opencvhelp.org

Также для повышения производительности обработки изображений в реальном времени в OpenCV можно сократить диапазон выборок, уменьшить размер изображения или частоту кадров. stackoverflow.com