cv2小记——程序性能检测及优化

# coding: utf-8 
# !/usr/bin/python
"""
@File       :   程序性能检测及其优化.py
@Author     :   jiaming
@Modify Time:   2020/1/30 12:28    
@Contact    :   https://blog.csdn.net/weixin_39541632
@Version    :   1.0
@Desciption :   检测程序的效率
                cv2.getTickCount    从参考点到这个函数被执行的时钟数
                cv2.getTickFrequency   返回时钟频率
"""
import os, sys
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

rawPath = os.path.abspath(__file__)
currentFile = os.path.basename(sys.argv[0]) # figure.py
dataPath = rawPath[:rawPath.find(currentFile)] + r'static\'

e1 = cv2.getTickCount()
# your code execution
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2 - e1) / cv2.getTickFrequency()

# cv2.useOptimized() 来查看优化是否被开启了
# cv2.setUseOptimized() 来开启优化
# Python 的标量计算比 Numpy 的标量计算要快。
# 对于仅包含一两个元素的操作 Python 的标量比 Numpy 的数组要快。但是当数组稍微大一些的时候 Numpy就胜出了
# 一般情况下 OpenCV 的函数要比 Numpy 函数快。所以对于相同的操作最好使用 OpenCV 的函数。
# 1.尽量避免循环
# 2.尽量使用向量操作
# 3.利用高速缓存的一致性
# 4.没有必要的话就不要复制数组。使用视图来代替复制。数组复制是非常浪费资源的。

最后

以上就是落后月饼为你收集整理的cv2小记——程序性能检测及优化的全部内容，希望文章能够帮你解决cv2小记——程序性能检测及优化所遇到的程序开发问题。

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