opencv中测量运行时间的函数

 最开始的C接口中的是 cvGetTickCount()和 cvGetTickFrequency()，在程序段的开始和结束时两次使用cvGetTickCount()，然后将两次的差除以cvGetTickFrequency()后就可以获得程序段的以微秒us为单位的运行时间，不是很精确但是一般足够了。

         到了2.x之后在命名空间cv中又多了几个函数，getTickCount()，getTickFrequency()，getCPUTickCount()，此时仍然可以使用上面的C接口的函数，也可以使用这几个namespace cv中的函数，两次使用getTickCount()，然后再除以getTickFrequency()，不过需要注意的是这时计算出来的是以秒s为单位的时间，这个是与上面的带cv前缀的函数的不同，而要使用更精确的计时，就需要使用getCPUTickCount()，不过现代计算机CPU的频率会随着负载而变化所以没大有必要使用该函数，可以参看函数的介绍【Also,
since a modern CPU varies the CPU frequency depending on the load, the number of CPU clocks spent in some code cannot be directly converted to time units. Therefore,getTickCount is generally a preferable solution for measuring
execution time.】也就是使用getTickCount就足够了。

        同时C++接口中还将上面的函数封装为了一个类TickMeter，方便使用，下面是关于TickMeter的声明和实现的源码：

//contrib.hpp    

class CV_EXPORTS TickMeter  

{  

public:  

    TickMeter();  

    void start();  

    void stop();  

  

    int64 getTimeTicks() const;  

    double getTimeMicro() const;  

    double getTimeMilli() const;  

    double getTimeSec()   const;  

    int64 getCounter() const;  

  

    void reset();  

private:  

    int64 counter;  

    int64 sumTime;  

    int64 startTime;  

};  

CV_EXPORTS std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const TickMeter& tm);  

  

//Spinimages.cpp      

cv::TickMeter::TickMeter() { reset(); }  

int64 cv::TickMeter::getTimeTicks() const { return sumTime; }  

double cv::TickMeter::getTimeMicro() const { return (double)getTimeTicks()/cvGetTickFrequency(); }  

double cv::TickMeter::getTimeMilli() const { return getTimeMicro()*1e-3; }  

double cv::TickMeter::getTimeSec()   const { return getTimeMilli()*1e-3; }      

int64 cv::TickMeter::getCounter() const { return counter; }  

void  cv::TickMeter::reset() {startTime = 0; sumTime = 0; counter = 0; }  

  

void cv::TickMeter::start(){ startTime = cvGetTickCount(); }  

void cv::TickMeter::stop()  

{  

    int64 time = cvGetTickCount();  

    if ( startTime == 0 )  

        return;  

  

    ++counter;  

  

    sumTime += ( time - startTime );  

    startTime = 0;  

}  

  

std::ostream& cv::operator<<(std::ostream& out, const TickMeter& tm){ return out << tm.getTimeSec() << "sec"; }

 可以看出TickMeter仅仅是将C接口的函数进行了一下封装，不过使用时就方便多了，不用去反复gettickcount然后除以frequency了，只需要在开始时调用start()；结束时调用stop()，然后如果需要以us为单位的运行时间就调用getTimeMicro()，以ms为单位的就调用getTimeMilli()，以s为单位的是getTimeSec()，而getTimeTicks()返回运行时间的tickcount，getTimeTicks()返回的是调用stop的次数，同时该类还重载了ostream，可以方便的以s为单位直接输出。

一个小例子：

TickMeter tm;     

tm.start();  

    int col=temp.cols, row = temp.rows;  

    if (temp.isContinuous())  

    {  

        col*=row;  

        row =1;  

    }  

    for (i=0; i<row; ++i)  

    {  

        const float *pt = temp.ptr<float>(i);  

        for (j=0; j<col;++j)  

        {  

            float mm=pt[3*j];  

            mm = mm/(float)20.6;  

        }  

    }  

    tm.stop();  

    cout<<"count="<<tm.getCounter()<<",process time="<<tm.getTimeMilli()<<endl;