opencv - 非图像基本结构中的 OpenCV 浮点数与双精度数

Question

我理解为什么人们可能会选择在 OpenCV 的大图像中使用浮点数而不是双精度数，因为它减少了图像所需的内存。但是对于相机矩阵、旋转矩阵、平移向量和 2D/3D 点等其他 OpenCV 对象，是否有理由更喜欢 float 而不是 double？

我了解 OpenCV 倾向于抱怨您尝试使用不同类型的矩阵和向量执行数学运算（例如，执行涉及浮点图像的像素值及其在双 OpenCV 结构表示的图像中的相应位置的数学运算）是（对我来说很明显）使用浮点数的动机来自哪里？

标签： opencvfloating-point

Answer 1

您可以获得比某些情况下float更快的计算：double

1）如果您的硬件不支持double，但支持float（一些微控制器，一些 GPGPU）

2）如果float计算比double计算快（某些处理器上的 sqrt/divide）

3）如果您的计算是可向量化的，并且您的向量单元可以float并行操作更多的元素而不是double元素（大多数当前的 SIMD 矢量处理器）。

对于 OpenCV，我希望所有这些在某种程度上都具有相关性。