OpenCV-Python——第8章：程序性能检测及优化

目录

1 使用OpenCV检测程序效率      2 OpenCV中的默认优化      3 在Ipython中检测效率      4 效率优化技术

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1 使用OpenCV检测程序效率

cv2.getTickCount()

函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。

cv2.getTickFrequency()

返回时钟频率，或者说每秒钟的时钟数。

举个例子：

import cv2
import numpy as np
import time

# 使用cv2.getTickCount()计时
img1 = cv2.imread('logo.jpg')
t1 = cv2.getTickCount()
for i in range(5, 49, 2):
    img1 = cv2.medianBlur(img1, i)
t2 = cv2.getTickCount()
t = (t2 - t1)/cv2.getTickFrequency()
print('Result I got is ', t, ' seconds')

# 使用time.clock()计时
img2 = cv2.imread('logo.jpg')
start = time.clock()
for i in range(5, 49, 2):
    img2 = cv2.medianBlur(img2, i)
elapsed = (time.clock() - start)
print('Result I got is ', elapsed, ' seconds')

结果如下：

 

2 OpenCV中的默认优化 

OpenCV 中的很多函数都被优化过（使用 SSE2，AVX 等）。也包含一些 没有被优化的代码。如果我们的系统支持优化的话要尽量利用只一点。在编译时 优化是被默认开启的。因此 OpenCV 运行的就是优化后的代码，如果你把优化 关闭的话就只能执行低效的代码了。

cv2.useOptimized()

查看优化是否被开启了

cv2.setUseOptimized()

 用于开启或关闭优化

举一个例子

额。。。，好像并没有优化，目前不知道为什么。

 

3 在Ipython中检测效率

在Ipython中可以使用%time命令让代码运行好几次从而得到一个准确的（运行）时间。它也可以被用来测试单行代码。

例如：

可以看出Python 的标量计算比 Nump 的标量计算要快。对于仅包含一两个 元素的操作 Python 标量比 Numpy 的数组要快。但是当数组稍微大一点时 Numpy 就会胜出了。

我们来再看几个例子。我们来比较一下 cv2.countNonZero() 和 np.count_nonzero()。

很明显cv2.countNonZero() 比 np.count_nonzero()快了30多倍。

一般情况下 OpenCV 的函数要比 Numpy 函数快。所以对于相同的操 作最好使用 OpenCV 的函数。当然也有例外，尤其是当使用 Numpy 对视图 （而非复制）进行操作时。

 

4 效率优化技术

1. 尽量避免使用循环，尤其双层三层循环，它们天生就是非常慢的。
2. 算法中尽量使用向量操作，因为 Numpy 和 OpenCV 都对向量操作进行 了优化。
3. 利用高速缓存一致性。
4. 没有必要的话就不要复制数组。使用视图来代替复制。数组复制是非常浪 费资源的。