for循环的一种加速方法

本文通过两种不同的循环方式实现图像的阈值处理,并比较了它们的执行效率。一种方法是逐像素处理,另一种方法是每次循环处理四个像素。实验结果显示,在Release模式下,批量处理像素的方法能够将处理速度提升近一倍。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原文:http://blog.youkuaiyun.com/CXP2205455256/article/details/42044107

一、源码如下:

[cpp]  view plain  copy
  1. #include "stdafx.h"  
  2. #include "cv.h"  
  3. #include "highgui.h"  
  4. #include <istream>  
  5.   
  6. using namespace cv;  
  7. using namespace std;   
  8.   
  9.   
  10. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])  
  11. {  
  12.     Mat srcImg = imread("D:\\Documents\\Desktop\\图像拼接测试图片\\11-over750.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);  
  13.     Mat dstImg1, dstImg2;  
  14.     srcImg.copyTo(dstImg1);  
  15.     srcImg.copyTo(dstImg2);  
  16.   
  17.     uchar *srcData = srcImg.data;  
  18.     uchar *dstData1 = dstImg1.data;  
  19.     uchar *dstData2 = dstImg2.data;  
  20.   
  21.     int size = srcImg.cols * srcImg.rows;  
  22.     int threshold = 122;  
  23.     int i;  
  24.   
  25.     double ts1 = ( double )getTickCount();  
  26.   
  27.     for(i = 0; i < size; ++i)  
  28.     {  
  29.         if(srcData[i] < threshold)  
  30.             dstData1[i] = 0;  
  31.         else  
  32.             dstData1[i] = 255;  
  33.   
  34.     }//i  
  35.   
  36.     double te1 = ( double )getTickCount();  
  37.     double tim1 = (te1 - ts1) * 1000.0 / getTickFrequency();  
  38.   
  39.     double ts2 = ( double )getTickCount();  
  40.   
  41.     i = 0;  
  42.     int size2 = size - 4;  
  43.     for(; i < size2; i += 4)  
  44.     {  
  45.         if(srcData[i] < threshold)  
  46.             dstData2[i] = 0;  
  47.         else  
  48.             dstData2[i] = 255;  
  49.   
  50.   
  51.         if(srcData[i + 1] < threshold)  
  52.             dstData2[i + 1] = 0;  
  53.         else  
  54.             dstData2[i + 1] = 255;  
  55.   
  56.   
  57.         if(srcData[i + 2] < threshold)  
  58.             dstData2[i + 2] = 0;  
  59.         else  
  60.             dstData2[i + 2] = 255;  
  61.   
  62.   
  63.         if(srcData[i + 3] < threshold)  
  64.             dstData2[i + 3] = 0;  
  65.         else  
  66.             dstData2[i + 3] = 255;  
  67.   
  68.   
  69.     }//i  
  70.     for(; i < size; ++i)  
  71.     {  
  72.         if(srcData[i] < threshold)  
  73.             dstData2[i] = 0;  
  74.         else  
  75.             dstData2[i] = 255;    
  76.     }//i  
  77.   
  78.     double te2 = ( double )getTickCount();  
  79.     double tim2 = (te2 - ts2) * 1000.0 / getTickFrequency();  
  80.   
  81.     cout << "     one loop:" << tim1 << endl;  
  82.     cout << "one four loop:" << tim2 << endl;  
  83.   
  84.     namedWindow("img1");  
  85.     namedWindow("img2");  
  86.     imshow("img1", dstImg1);  
  87.     imshow("img2", dstImg2);  
  88.   
  89.     waitKey(0);  
  90.     return 0;  
  91. }  
时间对比:

1、Debug下时间:


2、Release下时间:


结论:几乎加速一倍。

在Python编程中,有几种方法可以加速for循环操作。首先,可以使用向量化运算。向量化运算是通过使用NumPy库中的数组来执行操作,而不是逐个遍历元素。这样可以减少循环的次数,从而提高运行速度。另外,可以使用列表解析来替代for循环。列表解析是一种简洁的语法,可以在一行代码中生成一个新的列表。这种方法通常比使用for循环更快。此外,还可以使用map和filter函数来对列表进行操作,这些函数在处理大量数据时比for循环更高效。最后,可以尽量避免在循环内调用复杂度较高的函数,这样可以减少函数调用的次数,提高运行速度。总之,以上这些方法都可以帮助加速Python中的for循环操作。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [chatgpt赋能python:如何加速Python中的for循环操作?](https://blog.youkuaiyun.com/findyi123/article/details/131017002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python如何加速for循环?除了Numba @jit之外还有什么方法?](https://blog.youkuaiyun.com/Stockholm_Sun/article/details/108052494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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