Verfasst am: 16.09.2010, 10:53
Titel: Eigene Funktion sehr langsam?!
Hallo Zusammen,
ich habe eine Funktion zur Bestimmung der Orientierung eines Roboters geschrieben. Die Funktion bekommt einen Bildausschnitt vom Roboter (ein vorheriger Algorithmus ist dafuer zustaendig), worauf ein Pfeil, der die Laufrichtung des Roboters repraesentiert, zu sehen ist. Als zusaetzliches Argument dien ein Template des Pfeils in Nullposition. Die Funktion rotiert nun den Bildausschnitt und berechnet fuer jede Rotation (1 bis 360) die Summe der Differenzen der beiden Bilder.
Der Algorithmus funktioniert einwandfrei, nur die Funktion fuer die Bestimmung der Orientierung laesst bezueglich Geschwindigkeit zu wuenschen uebrig. Mein Rechner braucht dafuer ca. 3.5 Sekunden, was mir fuer den nicht allzuhohen Rechenaufwand sehr langsam vorkommt.
Koennte jemand die Funktion vielleicht auf seinem Rechner ausfuehren und die Ausfuehrungszeit messen?
Hier ist die Funktion:
Code:
function[orientation,min_value] = find_orientation(img_arrow,sub_img,xc,yc) [height,width] = size(img_arrow);
%rot_img = img_arrow;
SAD = zeros(1,360);
for a=1:360 for x=1:width
for y=1:height
%move window
xp = xc+x-floor(width/2);
yp = yc+y-floor(height/2);
%rotate window
r = sqrt((xc-xp)^2+(yc-yp)^2);
X_R = [cos(a*pi/180) -sin(a*pi/180);sin(a*pi/180)cos(a*pi/180)]*[xp-xc;yp-yc]+[xc;yc];
xr = round(X_R(1));
yr = round(X_R(2));
%rot_img(y,x) = sub_img(yr,xr);
SAD(a) = SAD(a) + abs(double(img_arrow(y,x))-double(sub_img(yr,xr)));
end end end [min_value,orientation] = min(SAD);
Zwei Bilder sind angehaengt: img_arrow (Template) und sub_img (Bildausschnitt). Diese muessen zuerst mit imread eingelesen und mit rgb2gray konvertiert werden.
Versuch mal a als Vektor zu definieren. Damit kannst du die äußerste Schleife einsparen. Wenn ich das richtig überblicke, müsste das ganz einfach funktionieren (evtl. die Zeile mit XR weglassen und beide Gleichungen gleich in xr und yr stecken).
finalcu
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Verfasst am: 16.09.2010, 20:41
Titel:
Macht das denn überhaupt einen Unterschied? MATLAB muss intern ja auch jedes einzelne Element des Vektors in einer Schleife durchgehen...
ja, das macht im Allgemeinen einen dramatischen Unterschied. Matlab ist dafür konzipiert mit "Mat"rizen zu arbeiten, Vektoren sind daher grundsätzlich ebenfalls 2-dimensional (1xN oder Mx1).
Schleifen mit Skalaren sind dagegen in Matlab eher lahm.
Dein Programm berechnet sehr viele Zahlen mehrfach, z.B.:
[code]for y=1:height
...
xp = xc+x-floor(width/2);
...
end[code]
Dabei hängt xp gar nicht von der inneren Schleife ab. Ziehe es also lieber davor und spare Zeit.
"sin(a*pi/180)" muss auch nicht doppelt berechnet werden, ebenso wie der entsprechende COS.
"r = sqrt((xc-xp)^2+(yc-yp)^2);" wird gar nicht benötigt.
Die ständige Umwandlung in DOUBLE ist viel effizienter, wenn Du sie ausserhalb der Schleifen einmal durchführst.
Es bleibt also auch nOch eine Menge zu verbessern bovor Du das vektorisierst. Aber erst mit Matrix-Methoden wird das in Matlab so richtig schnell.
Gruß, Jan
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