轉載自https://blog.csdn.net/warrenwg/article/details/48056363

優化C++和OpenCv過程中，總結的若干技巧如下： 
1 訪問Opencv的Mat格式時，需要注意訪問方式，其中使用C語言的【】操作符訪問最快，使用.At<>的方式最慢，效率相差20~30倍，具體可檢視相應的解釋。http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760 
2 若在遍歷矩陣過程中，需要求平方，使用pow函式效率並不高，所以儘可能用乘號（*）代替使用pow函式。 
3 若對若干矩陣進行大規模點運算，如A=B*C+D*E，則避免直接使用矩陣間的運算子，如B.mul(C)等，因為該操作符輸出的並非最終結果，而是中間矩陣，因而會導致多餘的運算。應直接遍歷，訪問矩陣中的元素，並計算結果。 
4 矩陣運算時，若矩陣較大，應使用GEMM函式，因為GEMM使用了BLAS進行加速。如普通的A=B*C可能需要20ms，而使用GEMM可能只需要2ms，效率相差還是挺大的。 
5 Opencv雖然有DFT函式，但若最求更快的FFT，應使用fftw的庫進行fft計算。 
6 若對效能要求非常高，可以考慮使用多核平行計算(OPENMP)或新增GPU處理（CUDA）。 
7 關於C語言的優化，可參考《C語言程式碼優化方案》,下面是參考地址： 
http://blog.csdn.net/china_video_expert/article/details/7231644
 

高效的方法：C操作符[ ]

最快的是直接用C風格的記憶體訪問操作符[]來訪問：
Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
{
    // accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));
    int channels = I.channels();
  int nRows = I.rows * channels;
   int nCols = I.cols
    if (I.isContinuous())
    {
        nCols *= nRows;
        nRows = 1;
    }
    int i,j;
    uchar* p;
    for( i = 0; i < nRows; ++i)
    {
        p = I.ptr<uchar>(i);
        for ( j = 0; j < nCols; ++j)
        {
            p[j] = table[p[j]];
        }
    }
    return I;
}