OpenCV-Python接口，cv和cv2的性能比较 [英] Performance comparison of OpenCV-Python interfaces, cv and cv2

问题描述

几天后，我开始使用新的OpenCV-Python介面， cv2 。

关于 cv 和 cv2 接口的比较。

关于易用性，新的 cv2 界面已经提高了很多，使用 cv2

但是速度怎么样？

我做了两个小代码片段，一个在 cv ，另一个在 cv2

以下是代码：

$ b b $ b

---

cv2接口 ：

 导入时间
 import numpy as np 
 import cv2 
 
 grey = cv2.imread（'sir.jpg' 0）
 width = gray.shape [0] 
 height = gray.shape [1] 
h = np.empty（[width，height，3]）
t = time（）
 for x in xrange（width）：
 for x in xrange（height）：
 if gray [i，j] == 127：
h [i，j ] = [255,255,255] 
 elif gray [i，j]> 127：
h [i，j] = [0,0,255- gray [i，j]] 
 else：
h [i，j] = [gray [i，j]，0,0] 
 t2 = time.time（） -  t 
打印time taken =，t2 
  

========================== =========================

结果是：

耗时= 14.4029130936

==================== ==================================

cv interface：

  import cv，time 
 
 grey = cv.LoadImage（'sir.jpg'，0）
h = cv.CreateImage（cv.GetSize（gray），8,3）
 
t = time.time 
 
 for i in xrange（gray.width）：
 for x in xrange（gray.height）：
k = cv.Get2D（gray，j，i）[0] 
 if k == 127：
 cv.Set2D（h，j，i，（255,255,255））
 elif k> 127：
 cv.Set2D（h，j，i ，（0,0,255-k））
 else：
 cv.Set2D（h，j，i，（k，0,0））
 
 t2 = time.time （）-t 
 printtime taken =，t2 
 cv.ShowImage（'img'，h）
 cv.WaitKey（0）
  

=============================== =======================

结果是：

time taken = 1.16368889809

======================== =============================

查看，这里老 cv 大约比 cv2 快12倍。所得到的图像是相同的。 （输入图片大小为720x540）

为什么会发生这种情况？

cv2比cv慢吗？

还是我在这里犯了什么错误？对于上述代码，在cv2中有更快的方法吗？

解决方案

cv2.imread（）返回的图像是一个数组对象的NumPy。因此，您可以使用NumPy的函数来加速计算。

下面的程序显示如何通过使用itemarl

 导入时间
 import numpy as np 
 import cv2 
 
 gray = cv2.imread（'lena_full.jpg'，0）
 height，width = gray.shape 
h = np.empty（（height，width，3），np.uint8）
 b $ bt = time.time（）
 for i in xrange（height）：
 for x in xrange（width）：
k = gray.item（i，j）
如果k == 127：
 h.itemset（i，j，0，255）
 h.itemset（i，j，1，255）
 h.itemset 2，255）
 elif k> 127：
 h.itemset（i，j，0，0）
 h.itemset（i，j，1,0）
 h.itemset（i，j， k）
 else：
 h.itemset（i，j，0，k）
 h.itemset（i，j，1,0）
 h.itemset j，2，0）
 print time.time（） -  t 
  

程序显示如何首先创建调色板，并使用NumPy的数组索引获得结果：

  t = time.time 
 palette = [] 
 for i in xrange（256）：
 if i == 127：
 palette.append（（255，255，255））
 elif i> 127：
 palette.append（（0,0,255-i））
 else：
 palette.append（（i，0，0））
 palette = np.array palette，np.uint8）
 
 h2 = palette [gray] 
 
 print time.time（） -  t 
 
 print np.all == h2）
  

输出为：

  0.453000068665 
 0.0309998989105 
 True 
  

cv版本输出是：

  0.468999862671 
  

注意：轴0的长度是图片的高度，轴1的长度是图片的宽度

A few days back, I started using new OpenCV-Python interface, cv2.

My question is regarding the comparison of cv and cv2 interface.

Regarding the ease of use, new cv2 interface has improved far greater, and it is really easy and fun to work with cv2.

But what about speed?

I made two small code snipplets, one in cv and another in cv2, to check the performances. Both does the same function, access pixels of an image, test it, make some modifications, etc.

Below is the code:

---

cv2 interface:

import time
import numpy as np
import cv2

gray = cv2.imread('sir.jpg',0)
width = gray.shape[0]
height = gray.shape[1]
h = np.empty([width,height,3])
t = time.time()
for i in xrange(width):
    for j in xrange(height):
        if gray[i,j]==127:
            h[i,j]=[255,255,255]
        elif gray[i,j]>127:
            h[i,j]=[0,0,255-gray[i,j]]
        else:
            h[i,j]=[gray[i,j],0,0]
t2 = time.time()-t
print "time taken = ",t2

=====================================================

And result is:

time taken = 14.4029130936

======================================================

cv interface:

import cv,time

gray = cv.LoadImage('sir.jpg',0)
h = cv.CreateImage(cv.GetSize(gray),8,3)

t=time.time()

for i in xrange(gray.width):
    for j in xrange(gray.height):
        k = cv.Get2D(gray,j,i)[0]
        if k==127:
            cv.Set2D(h,j,i,(255,255,255))
        elif k>127:
            cv.Set2D(h,j,i,(0,0,255-k))
        else:
            cv.Set2D(h,j,i,(k,0,0))

t2 = time.time()-t
print "time taken = ",t2
cv.ShowImage('img',h)
cv.WaitKey(0)

======================================================

The result is:

time taken = 1.16368889809

=======================================================

See, here old cv is about 12 times faster than cv2. And resulting images are same. (input image is of size 720x540)

Why does this happen?

Is cv2 slower compared to cv?

Or am I making any mistake here? Is there a faster method in cv2 for the above code?

解决方案

The image returned by cv2.imread() is an array object of NumPy. So you can use NumPy's functions to speedup calculation.

The following program shows how to speedup your origin for loop version by using item(), itemset() method of ndarray object.

import time
import numpy as np
import cv2

gray = cv2.imread('lena_full.jpg',0)
height, width = gray.shape
h = np.empty((height,width,3), np.uint8)

t = time.time()
for i in xrange(height):
    for j in xrange(width):
        k = gray.item(i, j)
        if k == 127:
            h.itemset(i, j, 0, 255)
            h.itemset(i, j, 1, 255)
            h.itemset(i, j, 2, 255)
        elif k > 127:
            h.itemset(i, j, 0, 0)
            h.itemset(i, j, 1, 0)
            h.itemset(i, j, 2, 255-k)
        else:
            h.itemset(i, j, 0, k)
            h.itemset(i, j, 1, 0)
            h.itemset(i, j, 2, 0)
print time.time()-t

And the following program show how to create the palette first, and use NumPy's array index to get the result:

t = time.time()
palette = []
for i in xrange(256):
    if i == 127:
        palette.append((255, 255, 255))
    elif i > 127:
        palette.append((0,0,255-i))
    else:
        palette.append((i, 0, 0))
palette = np.array(palette, np.uint8)

h2 = palette[gray]

print time.time() - t

print np.all(h==h2)

The output is:

0.453000068665
0.0309998989105
True

The cv version output is :

0.468999862671

Note: the length of axis 0 is the height of the image, the length of axis 1 is the width of the image

这篇关于OpenCV-Python接口，cv和cv2的性能比较的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！