Python OpenCv学习基础知识六
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python OpenCv学习基础知识六相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Python OpenCv学习基础知识六
文章目录
一、简介
好久没有更新opencv了，今天来一篇opencv重启opencv征程。
二、程序效率检测一
"""
1\\1、使用OpenCV检测程序效
率
使用OpenCV检测程序效率
"""
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、程序效率检测二
# 2\\2、OpenCV中的默认优化
"""
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、程序效率监测三
"""
3\\3、在IPython中检测程序效率
"""
"""
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、总结
以上就是一些有关程序效率监测的内容，希望对大家有一些帮助了啦。
最后，谢谢大家的阅读与支持嘞la
以上是关于Python OpenCv学习基础知识六的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章