opencv程序性能检测

最新推荐文章于 2024-07-30 15:04:28 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-30 15:04:28 发布 · 309 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何使用OpenCV的cv2.getTickCount()和cv2.getTickFrequency()来检测函数执行时间，以及通过cv2.useOptimized()和cv2.setUseOptimized(False)控制OpenCV的优化状态。同时，也提到了结合Python的time库进行性能分析。

1.代码速记

cv2.getTickCount()
cv2.getTickFrequency()
time.time()
cv2.useOptimized()
cv2.setUseOptimized(False)

2.实战

（1）用opencv函数获取函数执行时间

def get_cv_time(self):
    e1 = cv2.getTickCount()#从参考点到这个函数被执行的时钟数
    for i in range(5,

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Python|OpenCV-性能测试以及优化方法(9)

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者

11-28

633

本文是该专栏的第9篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识。在面对图像处理的项目需求时，要知道程序每秒都会处理大量的数据工作，而我们想要让程序达到实用的效果。必须要让自己的代码能提供最准确的解决方法，且该方法能以最快的效率去执行完成。所以当你想要测试你的执行代码的性能时，OpenCV提供了一些方法可以帮助你测试代码的性能，以及提升你代码性能的建议。具体是怎样的方法和建议，笔者将在正文内容结合“实际代码”来详细介绍。（附带完整代码）要知道，除了OpenCV之外，python

OpenCV 性能测量和改进技术 - 技术文档 (C#)

东城十三

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589

通过以上性能测量和优化技术，我们可以显著提高图像处理的速度。OpenCV结合Emgu CV提供了强大的图像处理能力，同时结合多线程、内存优化、GPU加速等技术，可以满足各种高性能图像处理需求。提高图像处理速度可以显著提升应用的响应能力和用户体验。本技术文档介绍如何使用OpenCV结合C#进行性能测量，并提供一些性能改进的技术和方法。在处理过程中，尽量减少不必要的操作，如重复计算和多余的转换。尽量减少不必要的内存分配和释放，重用内存以提高性能。使用多线程和并行处理可以显著提高图像处理的速度。

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