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opencv python 優(yōu)化

寵來(lái)也 / 459人閱讀

摘要：此處僅注明相關(guān)的內(nèi)容，并提供重要來(lái)源的鏈接。一旦工作，對(duì)其進(jìn)行分析，找到瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。盡可能避免在中使用循環(huán)，尤其是雙循環(huán)三循環(huán)等。盡可能最大程度地保存算法代碼，因?yàn)楹歪槍?duì)向量運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化。

Performance Measurement and Improvement Techniques

1使用OpenCV測(cè)量性能

cv2.getTickCount：函數(shù)返回參考事件（如機(jī)器開啟時(shí)刻）到調(diào)用此函數(shù)的時(shí)鐘周期數(shù). 因此，如果在函數(shù)執(zhí)行之前和之后調(diào)用它，則會(huì)獲得用于執(zhí)行函數(shù)的時(shí)鐘周期數(shù).
cv2.getTickFrequency:函數(shù)返回時(shí)鐘周期的頻率，或每秒鐘的時(shí)鐘周期數(shù).

如果要在幾秒內(nèi)找到執(zhí)行時(shí)間：
代碼:

import cv2

e1 = cv2.getTickCount()
# your code execution
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency()
print(time)

輸出：
9.909108700445166e-06
2 OpenCV中的默認(rèn)優(yōu)化

許多OpenCV功能都使用SSE2，AVX等進(jìn)行了優(yōu)化，當(dāng)然它也包含未經(jīng)優(yōu)化的代碼。 因此，如果我們的系統(tǒng)支持這些功能，我們應(yīng)該利用它們（幾乎所有現(xiàn)代處理器都支持它們）.編譯時(shí)默認(rèn)啟用它， 因此，OpenCV運(yùn)行優(yōu)化代碼（如果已啟用），否則運(yùn)行未優(yōu)化代碼。 您可以使用cv2.useOptimized（）來(lái)檢查它是否已啟用/禁用，并使用cv2.setUseOptimized（）來(lái)啟用/禁用它.

代碼：

# check if optimization is enabled
cv2.useOptimized()

輸出：True

# Disable it
cv2.setUseOptimized(False)
cv2.useOptimized()

輸出：False
性能優(yōu)化技術(shù)

有幾種技術(shù)和編碼方法可以利用Python和Numpy的最大性能。 此處僅注明相關(guān)的內(nèi)容，并提供重要來(lái)源的鏈接。 這里要注意的主要是，首先嘗試以簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)算法。 一旦工作，對(duì)其進(jìn)行分析，找到瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。

盡可能避免在Python中使用循環(huán)，尤其是雙循環(huán)/三循環(huán)等。它們本身就很慢。

盡可能最大程度地保存算法/代碼，因?yàn)镹umpy和OpenCV針對(duì)向量運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化。

Exploit緩存一致性。

除非需要，否則不要復(fù)制數(shù)組。 嘗試使用視圖。 陣列復(fù)制是一項(xiàng)昂貴的操作。

即使在完成所有這些操作之后，如果您的代碼仍然很慢，或者使用大型循環(huán)是不可避免的，請(qǐng)使用其他庫(kù)（如Cython）來(lái)加快速度。

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