OpenCV-Python接口,cv和cv2的性能比较
computer-vision
opencv
python
4
0

几天前,我开始使用新的OpenCV-Python接口cv2

我的问题是关于cvcv2接口的比较。

关于易用性,新cv2界面改进大得多,这是很容易和乐趣与工作cv2

但是速度呢?

我制作了两个小代码段,一个在cv ,另一个在cv2 ,以检查性能。两者具有相同的功能,访问图像的像素,对其进行测试,进行一些修改等。

下面是代码:


cv2 interface

import time
import numpy as np
import cv2

gray = cv2.imread('sir.jpg',0)
width = gray.shape[0]
height = gray.shape[1]
h = np.empty([width,height,3])
t = time.time()
for i in xrange(width):
    for j in xrange(height):
        if gray[i,j]==127:
            h[i,j]=[255,255,255]
        elif gray[i,j]>127:
            h[i,j]=[0,0,255-gray[i,j]]
        else:
            h[i,j]=[gray[i,j],0,0]
t2 = time.time()-t
print "time taken = ",t2

================================================== ===

结果是:

花费时间= 14.4029130936

================================================== ====

简历界面:

import cv,time

gray = cv.LoadImage('sir.jpg',0)
h = cv.CreateImage(cv.GetSize(gray),8,3)

t=time.time()

for i in xrange(gray.width):
    for j in xrange(gray.height):
        k = cv.Get2D(gray,j,i)[0]
        if k==127:
            cv.Set2D(h,j,i,(255,255,255))
        elif k>127:
            cv.Set2D(h,j,i,(0,0,255-k))
        else:
            cv.Set2D(h,j,i,(k,0,0))

t2 = time.time()-t
print "time taken = ",t2
cv.ShowImage('img',h)
cv.WaitKey(0)

================================================== ====

结果是:

花费时间= 1.16368889809

================================================== =====

看,这里旧的cv大约比cv2 12 times faster 。结果图像是相同的。 (输入图像的尺寸为720x540)

为什么会这样?

与cv2相比,cv2慢吗?

还是我在这里犯任何错误?以上代码在cv2中是否有更快的方法?

参考资料:
Stack Overflow
收藏
评论
共 1 个回答
高赞 时间 活跃

cv2.imread()返回的图像是NumPy的数组对象。因此,您可以使用NumPy的函数来加快计算速度。

以下程序显示了如何使用ndarray对象的item(),itemset()方法加快循环版本的来源。

import time
import numpy as np
import cv2

gray = cv2.imread('lena_full.jpg',0)
height, width = gray.shape
h = np.empty((height,width,3), np.uint8)

t = time.time()
for i in xrange(height):
    for j in xrange(width):
        k = gray.item(i, j)
        if k == 127:
            h.itemset(i, j, 0, 255)
            h.itemset(i, j, 1, 255)
            h.itemset(i, j, 2, 255)
        elif k > 127:
            h.itemset(i, j, 0, 0)
            h.itemset(i, j, 1, 0)
            h.itemset(i, j, 2, 255-k)
        else:
            h.itemset(i, j, 0, k)
            h.itemset(i, j, 1, 0)
            h.itemset(i, j, 2, 0)
print time.time()-t

下面的程序演示如何首先创建调色板,并使用NumPy的数组索引获取结果:

t = time.time()
palette = []
for i in xrange(256):
    if i == 127:
        palette.append((255, 255, 255))
    elif i > 127:
        palette.append((0,0,255-i))
    else:
        palette.append((i, 0, 0))
palette = np.array(palette, np.uint8)

h2 = palette[gray]

print time.time() - t

print np.all(h==h2)

输出为:

0.453000068665
0.0309998989105
True

简历版本输出为:

0.468999862671

注意:轴0的长度是图像的高度,轴1的长度是图像的宽度

收藏
评论
新手导航
  • 社区规范
  • 提出问题
  • 进行投票
  • 个人资料
  • 优化问题
  • 回答问题

关于我们

常见问题

内容许可

联系我们

@2020 AskGo
京ICP备20001863号