OpenCV-Python实战（番外篇）——OpenCV、NumPy和Matplotlib直方图比较

最新推荐文章于 2022-09-03 17:06:58 发布
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分类专栏： OpenCV从入门到项目实战 文章标签： 原力计划 python opencv 人工智能 直方图
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本文对比了OpenCV、NumPy和Matplotlib在计算灰度和颜色直方图的性能。通过执行时间测试，发现OpenCV的hist()函数在计算速度上优于NumPy和Matplotlib，因此在追求效率时推荐使用OpenCV。

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OpenCV-Python实战（番外篇）——OpenCV、NumPy和Matplotlib直方图比较

前言

在《OpenCV-Python实战（7）——直方图详解（❤️万字长文，含大量示例❤️）》中，我们学习了使用 OpenCV 提供的 cv2.calcHist() 函数来计算直方图。此外，NumPy 和 Matplotlib 同样也为创建直方图提供了类似的函数。出于提高性能目的，我们来比较这些函数，使用 OpenCV、NumPy 和 Matplotlib 创建直方图，然后测量每个直方图计算的执行时间并将结果绘制在图形中。

OpenCV、NumPy和Matplotlib灰度直方图比较

使用 timeit.default_timer 测量执行时间，因为它会自动提供系统平台和 Python 版本上可用的最佳时钟，首先将其导入：

from timeit import default_timer as tim
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pip install dlib opencv-python opencv-contrib-python numpy matplotlib国内镜像
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### 使用国内镜像源安装 Python 库 为了高效地安装所需的 Python 库 `dlib`、`opencv-python`、`opencv-contrib-python`、`numpy` 和 `matplotlib`，可以利用国内镜像源加速下载过程。以下是具体的命令和说明： #### 安装方法 可以通过在 `pip install` 命令中指定 `-i` 参数来使用阿里云或其他国内镜像源。 1. **安装 dlib** ```bash pip install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 如果需要特定版本（如引用中的 19.6.1），可附加版本号： ```bash pip install dlib==19.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 2. **安装 opencv-python** ```bash pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 3. **安装 opencv-contrib-python** ```bash pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 4. **安装 numpy** ```bash pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 5. **安装 matplotlib** ```bash pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` 以上命令均基于清华大学开源软件镜像站[^4]，也可以替换为其他国内镜像站点，例如阿里云或中国科学技术大学的镜像地址。 --- #### 配置默认镜像源（可选） 如果希望永久设置国内镜像源，可以在用户的 Pip 配置文件中修改默认索引 URL。配置路径如下： - Windows: `%APPDATA%\pip\pip.ini` - macOS/Linux: `~/.config/pip/pip.conf` 编辑配置文件并添加以下内容： ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成此操作后，无需每次手动指定 `-i` 参数即可自动使用该镜像源。 --- #### 注意事项 1. 确保系统的 C++ 编译器已正确安装，因为某些库（如 `dlib`）可能依赖本地编译环境。 2. 对于较老版本的操作系统或 Python 版本，部分预编译二进制包可能不可用，需自行编译安装。 3. 若遇到兼容性问题，建议尝试更换不同版本的库，或者查阅官方文档获取支持信息[^3]。 ---
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