python opencv入门 程序性能检测（8）

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理

目标
检测程序效率
提高程序效率的技巧
学习函数cv2.getTickCount,cv2.getTickFrequency

python的time模块可以检测程序运行时间profile模块可以获得关于程序的详细信息，如运行时间和函数调用次数等等

cv2.getTickCount
返回运行至该函数的时间数，可以在想要获得执行时间的操作部分前后加上这个函数，做减法即可

cv2.getTickFrequency
返回时钟频率，可以获得一个函数运行多少秒

算算1+1用时间是多少

import cv2import numpy as npe1 = cv2.getTickCount()s=1+1e2 = cv2.getTickCount()time = (e2-e1)/cv2.getTickFrequency()print(time)

opencv默认优化
在opencv当中包含没有被优化的代码，使用 cv2.useOptimized()函数查看是否被优化
使用cv2.setUseOptimized()开启优化

import cv2import numpy as np# check if optimization is enabledprint(cv2.useOptimized())#Truee1 = cv2.getTickCount()s=1+1e2 = cv2.getTickCount()print((e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency())cv2.setUseOptimized(False)print(cv2.useOptimized())#Falsee1 = cv2.getTickCount()s=1+1e2 = cv2.getTickCount()print((e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency())

结果如下
True
1.026312953608944e-06
False
2.3947302250875357e-06
[Finished in 0.7s]

效率优化技术
首先实现算法（结果正确最重要），在解决问题的基础上实现程序优化。
避免使用循环
算法中尽量使用向量操作
利用高速缓存一致性
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