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背景
最近临时有一个需求，需要从大概30个视频(平均时长1h，约有几十万到上百万帧)中，提取其中每个阶段的泵速，这个靠肉眼去数，工作量太大，因此做了一个基于QT+opencv的自动识别软件，特此记录开发过程中提高性能的测试数据。开发经验（测试数据对应多个对象，只记录每种优化手段的效果）
- 颜色识别要使用HSV颜色空间，设置参数更方便、符合直观判断；
- 添加颜色抓取功能，这样能有效判断误识别的颜色处于哪个范围，快速找到优化方向；
- 图像提取和图像识别都是耗时任务，需要在不同线程中处理（此方法，我的识别时间从8min缩减到了6min）；
- 如果对内存不敏感，cv::Mat等变量，尽量使用全局变量，因为局部变量会有申请内存耗时，循环次数多了，会影响较大（此方法，我的识别时间从3min缩减到了2min）;
- 手动降低帧率，每两帧检测一次（此方法，我的识别时间从1.8min缩减到了1.2min）；
- 缩减日志，去掉频繁打印的日志，影响很小；
- 编译器优化，将debug版本改为release版本编译，（此方法，我的识别时间从10min缩减到了7min）；
- 优化检测空间，将传递的图片大小改为最小可用尺寸（大约原来的一半），我的识别时间从15min缩减到了12min；