116.编写高性能的C++预处理与后处理代码：从一次深夜调试说起

凌晨两点，模型推理耗时稳定在8.7ms，但整个pipeline却要28ms。Profiler火焰图显示，那多出来的19ms全吃在了前后处理上——一个本该轻量级的YOLO检测任务，预处理和后处理竟比模型推理还慢两倍。这场景太熟悉了，很多团队把优化精力全压在模型和推理引擎上，却在数据进出环节留下了性能黑洞。预处理：别让数据搬运成为瓶颈看看这个典型的踩坑实现：// 糟糕示例：每个环节都创建新容器cv::Mat image=cv::imread("input.jpg");cv::Mat resized;cv