Python填充任意颜色,不同算法时间差异分析

最新推荐文章于 2024-10-09 12:32:33 发布

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#opencv #numpy #python

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本文通过四种不同的方法创建相同尺寸的彩色图像，并比较了它们的执行效率。方法包括使用NumPy进行切片赋值、利用OpenCV的颜色填充功能、采用矩阵乘法以及通过循环遍历逐像素赋值。结果显示，OpenCV的颜色填充方法在速度上表现最佳。

代码

import time
import numpy as np
import cv2

#方法一
start = time.time() 
for i in range(1000):
    canvas = np.zeros((1080,1920,3), np.uint8) 
    canvas[:,:,0] = 113
    canvas[:,:,1] = 207
    canvas[:,:,2] = 250
end =  time.time()
print ("方法一（切片赋值）时间：",end-start)
cv2.imwrite("test1.png",canvas)

#方法二
start = time.time() 
for i in range(1000):
    canvas = np.zeros((1080,1920,3), np.uint8) 
    cv2.rectangle(canvas, (0, 0), (1920, 1080), (113,207,250), thickness=-1)
end =  time.time()
print ("方法二（Opencv颜色填充）时间：",end-start)
cv2.imwrite("test2.png",canvas)

#方法三
start = time.time() 
for i in range(1000):
    canvas = np.ones([1080,1920,3])*[113,207,250]
end =  time.time()
print ("方法三（矩阵乘法）时间：",end-start)
cv2.imwrite("test3.png",canvas)


# #方法四
start = time.time() 
for i in range(1000):
    canvas = np.zeros((1080,1920,3), np.uint8) 
    for i in range(1080):
        for j in range(1920):
            canvas[i][j] = [113,207,250]
end =  time.time()
print ("方法四（循环遍历赋值）时间：",end-start)
cv2.imwrite("test4.png",canvas)

结果

方法一（切片赋值）时间： 6.554100275039673
方法二（Opencv颜色填充）时间： 3.6737191677093506
方法三（矩阵乘法）时间： 74.28376317024231
方法四（循环遍历赋值）时间： 3245.07548809051504