Python OpenCv學習基礎知識六
文章目錄
- Python OpenCv學習基礎知識六
- 一、簡介
- 二、程式效率檢測一
- 三、程式效率檢測二
- 四、程式效率監測三
- 五、總結
一、簡介
好久沒有更新opencv了，今天來一篇opencv重啟opencv征程，
二、程式效率檢測一
"""
1\1、使用OpenCV檢測程式效
率
使用OpenCV檢測程式效率
"""
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('E:\\\\1\\\\Documents\\\\PyTorch\\\\pytorch_learning\\\\others\\\\opencv_cv_2\\\\test1.jpg')
e1 = cv2.getTickCount()
for i in range(5,49,2):
img1 = cv2.medianBlur(img1,i)
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2-e1)/cv2.getTickFrequency()
print(time)
"""
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('45.jpg')
e1 = cv2.getTickCount()
for i in range(5,49,2):
img1 = cv2.medianBlur(img1,i)
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2-e1)/cv2.getTickFrequency()
print(time)
"""
三、程式效率檢測二
# 2\2、OpenCV中的默認優化
"""
import cv2
import numpy as np
# check if optimization is enabled
In [5]: cv2.useOptimized()
Out[5]: True
In [6]: %timeit res = cv2.medianBlur(img,49)
10 loops, best of 3: 34.9 ms per loop
# Disable it
In [7]: cv2.setUseOptimized(False)
In [8]: cv2.useOptimized()
Out[8]: False
In [9]: %timeit res = cv2.medianBlur(img,49)
10 loops, best of 3: 64.1 ms per loop
"""
四、程式效率監測三
"""
3\3、在IPython中檢測程式效率
"""
"""
import cv2
import numpy as np
In [10]: x =5
In [11]: %timeit y=x**2
10000000 loops, best of 3: 73 ns per loop
In [12]: %timeit y=x*x
10000000 loops, best of 3: 58.3 ns per loop
In [15]: z = np.uint8([5])
In [17]: %timeit y=z*z
1000000 loops, best of 3: 1.25 us per loop
In [19]: %timeit y=np.square(z)
1000000 loops, best of 3: 1.16 us per loop
"""
五、總結
以上就是一些有關程式效率監測的內容，希望對大家有一些幫助了啦，
最后，謝謝大家的閱讀與支持嘞la
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標籤：AI
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