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|&big(){OpenCVで遊ぶ}|
Visual C++ 2005 Express Edition使用
----
#contents()
----
*開発準備
**プラットフォームSDKのインストール(ファイル名:PSDK-x86.exe)
Microsoftからダウンロードできますので、適当に探してインストールします。途中で何か聞いてきても、すべてデフォでOKです。
インストールが完了したら、Visual C++ 2005 Express Editionを設定します。
１．[ツール]→[オプション]ダイアログを開き、左側のツリーから[プロジェクトおよびソリューション]→[VC++ディレクトリ]を選び、[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[インクルードファイル]を選択し、下記を追加する。&br()
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Include
２．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[ライブラリファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Lib
３．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[実行可能ファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Bin
**OpenCVのインストール(ファイル名:OpenCV_1.0.exe)
SourceForgeからダウンロードできますので、適当に探してインストールします。やっぱり、すべてデフォでOKです。
１．[ツール]→[オプション]ダイアログを開き、左側のツリーから[プロジェクトおよびソリューション]→[VC++ディレクトリ]を選び、[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[インクルードファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\OpenCV\cv\include
　　C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include
　　C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include
　　C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui
２．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[ライブラリファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\OpenCV\lib
**準備完了のテスト
１．[ファイル]→[新規作成]→[プロジェクト]ダイアログを開き、Win32コンソールアプリケーションを選択する。Win32アプリケーションウィザードが起動するので、[次へ]を選び、[空のプロジェクト]にチェックを入れる。
２．[alt+F7]でプロジェクトプロパティダイアログを開き、[構成プロパティ]→[リンカ]→[入力]で、[追加の依存ファイル]に、"highgui.lib"を追加する。
３．[ソリューションエクスプローラ]の[ソースファイル]で右クリックし、[追加]→[新しい項目]を選択する。[カテゴリ]＝"コード"、[テンプレート]＝"C++ファイル"を選択し、[ファイル名]のところに適当なファイル名を入れ、下のコードをコピペする。
 #include "highgui.h"
 int main(int, char) {
     char windowName[] = "OpenCV";
     cvNamedWindow(windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     for (;;) {
         int key = cvWaitKey(-1);
         if (key=='q')
             break;
     }
     cvDestroyWindow(windowName);
     return 0;
 }
４．[F5]で実行する。黒いウィンドウと、灰色のウィンドウが出ればOK。'q'キーで終了する。
----
*速度計測
　テストで使用しているのは、WindowsXPで、Pentium4-3GHz(HT)のマシンです。
　まずは、こんなコードで関数呼び出し時の時間を計測してみました。
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 void test(void) {
     ;
 }
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCoint = 1000000; 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCoint ; i ++ ) {
         test();
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds + "ms");
 
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
　結果は1000000回ループで9msと表示されたので、約9nsということになります。
　これからのテストは、Test関数をいろいろと変えてみます。速度によっては、loopCount変数も変更します。また、表示部分を
 Console::WriteLine(Convert::ToDouble(sw.ElapsedMilliseconds)/loopCount + "ms");
に書き換えました。
**cvCreateImage/cvReleaseImageの速度
 void test(void) {
     IplImage* ipl = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U, 1);
     cvReleaseImage(&ipl);
 }
　結果は、５回実行して0.29～0.31msでした。約0.3msといったところでしょうか。
**LockBits/UnlockBitsの速度
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 void test(Bitmap^ bmp) {
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
     ;
     bmp->UnlockBits(bmpData);
 }
　結果は、５回実行して0.0031～0.0037msでした。無視できる時間ですね。
**Create-LockBits-UnlockBits-Releaseの速度
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 void test(Bitmap^ bmp) {
     IplImage* ipl = cvCreateImage(
         cvSize(bmp->Width,bmp->Height), IPL_DEPTH_8U, 1);
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
     ;
     bmp->UnlockBits(bmpData);
     cvReleaseImage(&ipl);
 }
　結果は、５回実行して0.29～0.33msでした。まあ、予想通り約0.3msですね。
**本命！Bitmapで渡し、内部でOpenCVを使うときのオーバーヘッド
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 Bitmap^ test(Bitmap^ bmp) {
     // 引数チェック
     if (bmp==nullptr) return nullptr;
     if (bmp->PixelFormat!=PixelFormat::Format8bppIndexed) return nullptr;
  
     IplImage* ipl = cvCreateImage(
         cvSize(bmp->Width,bmp->Height), IPL_DEPTH_8U, 1);
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
  
     // if (bmpData->Stride != ipl->widthStep)
     //    ラインごとのコピー処理
 
     // BitmapからIplImageへコピー
     memcpy_s(ipl->imageData, ipl->widthStep * ipl->height,
             bmpData->Scan0.ToPointer(), bmpData->Stride * bmpData->Height);
     //
     // ここでOpenCVを使う
     //
 
     // IplImageからBitmapへコピー
     memcpy_s(bmpData->Scan0.ToPointer(),bmpData->Stride * bmpData->Height,
             ipl->imageData, ipl->widthStep * ipl->height);     
 
     bmp->UnlockBits(bmpData);
     cvReleaseImage(&ipl);
     return bmp;
 }
　結果は、５回実行して0.87～0.90msでした。約0.9msといったところでしょうか。
**(おまけ)System::Drawing::Bitmapの生成の速度
 void test(void) {
     Bitmap^ bmp2 = gcnew Bitmap(640, 480, Imaging::PixelFormat::Format8bppIndexed);
 }
　結果は、約0.6msでした。
----
*空間フィルタ
**ラプラシアンオペレータ
　OpenCVのcvLaplaceで用いられているオペレータを、ソースから拾い出してみました。
３×３
|-1|-1|-1|
|-1| 8|-1|
|-1|-1|-1|
５×５
|-1|-1|-1|-1|-1|
|-1|-2|-2|-2|-1|
|-1|-2|32|-2|-1|
|-1|-2|-2|-2|-1|
|-1|-1|-1|-1|-1|
７×７
|-1|-1|-1|-1|-1|-1|-1|
|-1|-2|-2|-2|-2|-2|-1|
|-1|-2|-3|-3|-3|-2|-1|
|-1|-2|-3|80|-3|-2|-1|
|-1|-2|-3|-3|-3|-2|-1|
|-1|-2|-2|-2|-2|-2|-1|
|-1|-1|-1|-1|-1|-1|-1|
***ラプラシアンフィルタの速度
　例によって、速度を計測してみます。計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。実際の使用状態に近いように、６４０×４８０：８ビットグレースケールで、cvConvertScaleAbsを入れています。１０回実行の平均時間です。
 cvLaplace(img8U, img16S, 3);  // 3 or 5 or 7
 cvConvertScaleAbs(img16S, img8U);
３×３の時、19.9ms
５×５の時、30.2ms
７×７の時、75.9ms
cvConvertScaleAbs単独は4.3msです。
………かなり遅めですね。いろいろなフォーマットに対応しているせいもあるのでしょうけど。
**ガウシアンフィルタ
　一般的な画像処理ライブラリでは、３×３と５×５のみが多いですが、ＯｐｅｎＣＶでは、オペレータのサイズからσ(シグマ)を決め、まじめに計算してオペレータを作っているようです。
σ = (n/2-1)*0.3 + 0.8 (n=オペレータのサイズ)
３×３のときは0.95、５×５のときは1.25となります。
***ガウシアンフィルタの速度
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。６４０×４８０：８ビットグレースケールです。１０回実行の平均時間です。
 cvSmooth(img8U, img8U, CV_GAUSSIAN, 3);  // 3 or 5 or 7
３×３の時、5.6ms
５×５の時、8.1ms
７×７の時、13.6ms
**メディアンフィルタ
***メディアンフィルタの速度
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。６４０×４８０：８ビットグレースケールです。１０回実行の平均時間です。
 cvSmooth(img8U, img8U, CV_MEDIAN, 3);  // 3 or 5 or 7
３×３の時、11.8ms
５×５の時、42.5ms
７×７の時、57.6ms
----
*小技
----
**時間計測
大まかな処理時間の計測ができる。
 int64 st = cvGetTickCount();
 // 時間計測したい処理をここに書く
 sprintf_s("%f ms",(cvGetTickCount()-st)/cvGetTickFrequency()/1000.0); // 単位1/1000秒
----
**マネージコードといっしょに使う
プロジェクトプロパティの共通言語サポートを、純粋MSIL言語サポート(/clr:pure)から、共通言語サポート(/clr)に変更する。
"cv.h"をインクルードすると、下記のワーニングが出たので、
 1>c:\program files\opencv\cxcore\include\cxtypes.h(212) : warning C4793: '__asm' : 関数 'int cvRound(double)' 用にネイティブ コードの生成が発生します
 1>c:\program files\opencv\cxcore\include\cxtypes.h(205) : 'cvRound' の宣言を確認してください。
以下のようにして回避した。
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed

|&big(){OpenCVで遊ぶ}|
Visual C++ 2005 Express Edition使用
----
#contents()
----
*開発準備
**プラットフォームSDKのインストール(ファイル名:PSDK-x86.exe)
Microsoftからダウンロードできますので、適当に探してインストールします。途中で何か聞いてきても、すべてデフォでOKです。
インストールが完了したら、Visual C++ 2005 Express Editionを設定します。
１．[ツール]→[オプション]ダイアログを開き、左側のツリーから[プロジェクトおよびソリューション]→[VC++ディレクトリ]を選び、[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[インクルードファイル]を選択し、下記を追加する。&br()
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Include
２．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[ライブラリファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Lib
３．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[実行可能ファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\Microsoft Platform SDK\Bin
**OpenCVのインストール(ファイル名:OpenCV_1.0.exe)
SourceForgeからダウンロードできますので、適当に探してインストールします。やっぱり、すべてデフォでOKです。
１．[ツール]→[オプション]ダイアログを開き、左側のツリーから[プロジェクトおよびソリューション]→[VC++ディレクトリ]を選び、[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[インクルードファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\OpenCV\cv\include
　　C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include
　　C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include
　　C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui
２．[ディレクトリを表示するプロジェクト]から[ライブラリファイル]を選択し、下記を追加する。
　　C:\Program Files\OpenCV\lib
**準備完了のテスト
１．[ファイル]→[新規作成]→[プロジェクト]ダイアログを開き、Win32コンソールアプリケーションを選択する。Win32アプリケーションウィザードが起動するので、[次へ]を選び、[空のプロジェクト]にチェックを入れる。
２．[alt+F7]でプロジェクトプロパティダイアログを開き、[構成プロパティ]→[リンカ]→[入力]で、[追加の依存ファイル]に、"highgui.lib"を追加する。
３．[ソリューションエクスプローラ]の[ソースファイル]で右クリックし、[追加]→[新しい項目]を選択する。[カテゴリ]＝"コード"、[テンプレート]＝"C++ファイル"を選択し、[ファイル名]のところに適当なファイル名を入れ、下のコードをコピペする。
 #include "highgui.h"
 int main(int, char) {
     char windowName[] = "OpenCV";
     cvNamedWindow(windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     for (;;) {
         int key = cvWaitKey(-1);
         if (key=='q')
             break;
     }
     cvDestroyWindow(windowName);
     return 0;
 }
４．[F5]で実行する。黒いウィンドウと、灰色のウィンドウが出ればOK。'q'キーで終了する。
----
*速度計測
　テストで使用しているのは、WindowsXPで、Pentium4-3GHz(HT)のマシンです。
　まずは、こんなコードで関数呼び出し時の時間を計測してみました。
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 void test(void) {
     ;
 }
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCoint = 1000000; 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCoint ; i ++ ) {
         test();
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds + "ms");
 
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
　結果は1000000回ループで9msと表示されたので、約9nsということになります。
　これからのテストは、Test関数をいろいろと変えてみます。速度によっては、loopCount変数も変更します。また、表示部分を
 Console::WriteLine(Convert::ToDouble(sw.ElapsedMilliseconds)/loopCount + "ms");
に書き換えました。
**cvCreateImage/cvReleaseImageの速度
 void test(void) {
     IplImage* ipl = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U, 1);
     cvReleaseImage(&ipl);
 }
　結果は、５回実行して0.29～0.31msでした。約0.3msといったところでしょうか。
**LockBits/UnlockBitsの速度
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 void test(Bitmap^ bmp) {
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
     ;
     bmp->UnlockBits(bmpData);
 }
　結果は、５回実行して0.0031～0.0037msでした。無視できる時間ですね。
**Create-LockBits-UnlockBits-Releaseの速度
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 void test(Bitmap^ bmp) {
     IplImage* ipl = cvCreateImage(
         cvSize(bmp->Width,bmp->Height), IPL_DEPTH_8U, 1);
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
     ;
     bmp->UnlockBits(bmpData);
     cvReleaseImage(&ipl);
 }
　結果は、５回実行して0.29～0.33msでした。まあ、予想通り約0.3msですね。
**本命！Bitmapで渡し、内部でOpenCVを使うときのオーバーヘッド
 // 呼び出し元のBitmapもFormat8bppIndexedです。
 Bitmap^ test(Bitmap^ bmp) {
     // 引数チェック
     if (bmp==nullptr) return nullptr;
     if (bmp->PixelFormat!=PixelFormat::Format8bppIndexed) return nullptr;
  
     IplImage* ipl = cvCreateImage(
         cvSize(bmp->Width,bmp->Height), IPL_DEPTH_8U, 1);
     BitmapData^ bmpData = bmp->LockBits(
         Rectangle(0,0,bmp->Width,bmp->Height),
         	ImageLockMode::ReadWrite, PixelFormat::Format8bppIndexed);
  
     // if (bmpData->Stride != ipl->widthStep)
     //    ラインごとのコピー処理
 
     // BitmapからIplImageへコピー
     memcpy_s(ipl->imageData, ipl->widthStep * ipl->height,
             bmpData->Scan0.ToPointer(), bmpData->Stride * bmpData->Height);
     //
     // ここでOpenCVを使う
     //
 
     // IplImageからBitmapへコピー
     memcpy_s(bmpData->Scan0.ToPointer(),bmpData->Stride * bmpData->Height,
             ipl->imageData, ipl->widthStep * ipl->height);     
 
     bmp->UnlockBits(bmpData);
     cvReleaseImage(&ipl);
     return bmp;
 }
　結果は、５回実行して0.87～0.90msでした。約0.9msといったところでしょうか。
**(おまけ)System::Drawing::Bitmapの生成の速度
 void test(void) {
     Bitmap^ bmp2 = gcnew Bitmap(640, 480, Imaging::PixelFormat::Format8bppIndexed);
 }
　結果は、約0.6msでした。
**ラプラシアンフィルタの速度
　OpenCVのcvLaplaceで用いられているオペレータを、ソースから拾い出してみました。
３×３
|-1|-1|-1|
|-1| 8|-1|
|-1|-1|-1|
５×５
|-1|-1|-1|-1|-1|
|-1|-2|-2|-2|-1|
|-1|-2|32|-2|-1|
|-1|-2|-2|-2|-1|
|-1|-1|-1|-1|-1|
７×７
|-1|-1|-1|-1|-1|-1|-1|
|-1|-2|-2|-2|-2|-2|-1|
|-1|-2|-3|-3|-3|-2|-1|
|-1|-2|-3|80|-3|-2|-1|
|-1|-2|-3|-3|-3|-2|-1|
|-1|-2|-2|-2|-2|-2|-1|
|-1|-1|-1|-1|-1|-1|-1|
&s(){例によって、速度を計測してみます。計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。実際の使用状態に近いように、６４０×４８０：８ビットグレースケールで、cvConvertScaleAbsを入れています。１０回実行の平均時間です。}
&s(){３×３の時、19.9ms　５×５の時、30.2ms　７×７の時、75.9ms}
&s(){cvConvertScaleAbs単独は4.3msです。………かなり遅めですね。いろいろなフォーマットに対応しているせいもあるのでしょうけど。}
　スミマセヌ。計測ミスです。コンソールアプリとしてテストプログラムを作成し、再計測しました。
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPで、６４０×４８０：８ビットグレースケールです。
３×３の時、2.723ms
５×５の時、4.046ms
７×７の時、13.581ms
関係各位の方々、ご迷惑をおかけしましたm(_ _)m
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCount = 1000; 
     IplImage* ipl8U = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U,   1);
     IplImage* ipl16S = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_16S, 1);
 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCount ; i ++ ) {
         cvLaplace(ipl8U, ipl16S, 7);  // 3 or 5 or 7
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(static_cast<double>(sw.ElapsedMilliseconds) / static_cast<double>(loopCount) + "ms");
 
     cvReleaseImage(&ipl8U);
     cvReleaseImage(&ipl16S);
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
**ガウシアンフィルタの速度
　一般的な画像処理ライブラリでは、３×３と５×５のみで、オペレータ固定が多いですが、ＯｐｅｎＣＶでは、σ(シグマ)を指定したり、オペレータのサイズからσ(シグマ)を決め、まじめに計算してオペレータを作っているようです。
σ = (n/2-1)*0.3 + 0.8 (n=オペレータのサイズ)
３×３のときは0.95、５×５のときは1.25となります。
&s(){　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。６４０×４８０：８ビットグレースケールです。１０回実行の平均時間です。}
&s(){３×３の時、5.6ms　５×５の時、8.1ms　７×７の時、13.6ms}
　スミマセヌ。計測ミスです。コンソールアプリとしてテストプログラムを作成し、再計測しました。
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPで、６４０×４８０：８ビットグレースケールです。
３×３の時、2.948ms
５×５の時、4.307ms
７×７の時、6.649ms
関係各位の方々、ご迷惑をおかけしましたm(_ _)m
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCount = 1000; 
     IplImage* ipl8U = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U,   1);
 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCount ; i ++ ) {
         	cvSmooth(ipl8U, ipl8U, CV_GAUSSIAN , 7);  // 3 or 5 or 7
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(static_cast<double>(sw.ElapsedMilliseconds) / static_cast<double>(loopCount) + "ms");
 
     cvReleaseImage(&ipl8U);
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
**メディアンフィルタの速度
&s(){　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPです。６４０×４８０：８ビットグレースケールです。１０回実行の平均時間です。}
&s(){３×３の時、11.8ms　５×５の時、42.5ms　７×７の時、57.6ms}
　スミマセヌ。計測ミスです。コンソールアプリとしてテストプログラムを作成し、再計測しました。
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPで、６４０×４８０：８ビットグレースケールです。
３×３の時、6.775ms
５×５の時、25.695ms
７×７の時、33.042ms
関係各位の方々、ご迷惑をおかけしましたm(_ _)m
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCount = 1000; 
     IplImage* ipl8U = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U,   1);
 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCount ; i ++ ) {
         	cvSmooth(ipl8U, ipl8U, CV_MEDIAN , 7);  // 3 or 5 or 7
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(static_cast<double>(sw.ElapsedMilliseconds) / static_cast<double>(loopCount) + "ms");
 
     cvReleaseImage(&ipl8U);
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
**cvConvertScaleAbsの速度
　エッジ抽出と一緒に使うことの多い、cvConvertScaleAbsの速度を計測して見ました。
　結果は、2.189（０で埋めた）～4.099（ランダムで-500～500で埋めた）でした。内部で条件分岐が起こるようにすると、見事に遅くなりました。
　計測環境は、P4-3GHz(HT)+1GB+WinXPで、６４０×４８０：８ビットグレースケールです。
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed
 
 using namespace System;
 using namespace System::Drawing;
 
 int main(array<System::String ^> ^args) {
     const int loopCount = 1000; 
     IplImage* ipl8U = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U,   1);
     IplImage* ipl16S = cvCreateImage(cvSize(640,480), IPL_DEPTH_16S, 1);
 
     Random^ rand = gcnew Random();
     short* p16S = reinterpret_cast<short*>(ipl16S->imageData);
     for (int i = 0 ; i < ipl16S->widthStep/2 * ipl16S->height ; i++ ) {
         *(p16S++) = Convert::ToInt16(rand->Next(-500,500));     // ！どちらか！
 //      *(p16S++) = 0;                                          // ！どちらか！
     }
 
     Diagnostics::Stopwatch sw;
     Threading::Thread::Sleep(5000);
     Console::WriteLine("start");
 
     sw.Start();
     for( int i = 0 ; i < loopCount ; i ++ ) {
         	cvSmooth(ipl8U, ipl8U, CV_MEDIAN , 7);  // 3 or 5 or 7
     }
     sw.Stop();
     Console::WriteLine(static_cast<double>(sw.ElapsedMilliseconds) / static_cast<double>(loopCount) + "ms");
 
     cvReleaseImage(&ipl8U);
     cvReleaseImage(&ipl16S);
     Console::ReadLine();
     return 0;
 }
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*小技
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**時間計測
大まかな処理時間の計測ができる。
 int64 st = cvGetTickCount();
 // 時間計測したい処理をここに書く
 sprintf_s("%f ms",(cvGetTickCount()-st)/cvGetTickFrequency()/1000.0); // 単位1/1000秒
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**マネージコードといっしょに使う
プロジェクトプロパティの共通言語サポートを、純粋MSIL言語サポート(/clr:pure)から、共通言語サポート(/clr)に変更する。
"cv.h"をインクルードすると、下記のワーニングが出たので、
 1>c:\program files\opencv\cxcore\include\cxtypes.h(212) : warning C4793: '__asm' : 関数 'int cvRound(double)' 用にネイティブ コードの生成が発生します
 1>c:\program files\opencv\cxcore\include\cxtypes.h(205) : 'cvRound' の宣言を確認してください。
以下のようにして回避した。
 #pragma unmanaged
 #include "cv.h"
 #pragma managed