opencv python 優(yōu)化

寵來也發(fā)布于2019-07-30 17:02 / 451人閱讀

摘要：此處僅注明相關的內容，并提供重要來源的鏈接。一旦工作，對其進行分析，找到瓶頸并進行優(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，因為和針對向量運算進行了優(yōu)化。

Performance Measurement and Improvement Techniques

1使用OpenCV測量性能

cv2.getTickCount：函數返回參考事件（如機器開啟時刻）到調用此函數的時鐘周期數. 因此，如果在函數執(zhí)行之前和之后調用它，則會獲得用于執(zhí)行函數的時鐘周期數.
cv2.getTickFrequency:函數返回時鐘周期的頻率，或每秒鐘的時鐘周期數.

如果要在幾秒內找到執(zhí)行時間：
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中的默認優(yōu)化

許多OpenCV功能都使用SSE2，AVX等進行了優(yōu)化，當然它也包含未經優(yōu)化的代碼。因此，如果我們的系統(tǒng)支持這些功能，我們應該利用它們（幾乎所有現代處理器都支持它們）.編譯時默認啟用它，因此，OpenCV運行優(yōu)化代碼（如果已啟用），否則運行未優(yōu)化代碼。您可以使用cv2.useOptimized（）來檢查它是否已啟用/禁用，并使用cv2.setUseOptimized（）來啟用/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

有幾種技術和編碼方法可以利用Python和Numpy的最大性能。此處僅注明相關的內容，并提供重要來源的鏈接。這里要注意的主要是，首先嘗試以簡單的方式實現算法。一旦工作，對其進行分析，找到瓶頸并進行優(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，因為Numpy和OpenCV針對向量運算進行了優(yōu)化。

Exploit緩存一致性。

除非需要，否則不要復制數組。嘗試使用視圖。陣列復制是一項昂貴的操作。

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，請使用其他庫（如Cython）來加快速度。

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