目標(biāo)
在圖像處理中，如果你每秒鐘需要進(jìn)行大量的運(yùn)算，你的代碼除了提供正確的解決方案昌屉，還應(yīng)該盡快的完成。所以在本節(jié)茵瀑，您將：
·測量你的代碼的性能
·一些提高你代碼性能的小技巧
·這些函數(shù)：cv2.getTickCount, cv2.getTickFrequency
Python提供了一個(gè)模塊 time 來測量執(zhí)行的時(shí)間间驮。另一個(gè)模塊profile來得到代碼詳細(xì)信息，比如代碼中每個(gè)函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間马昨，函數(shù)被調(diào)用了多少次等竞帽。但是如果你使用IPython，所有這些特性都整合在了一個(gè)用戶很友好的方式鸿捧，我們會(huì)看到一些重要的
用OpenCV來測量性能
cv2.getTickCount 函數(shù)返回從一個(gè)參考時(shí)間（比如機(jī)器開機(jī)的時(shí)間）開始到這個(gè)函數(shù)被調(diào)用的時(shí)間之間的時(shí)鐘循環(huán)數(shù)量屹篓。所以如果你在函數(shù)執(zhí)行前調(diào)用一次，函數(shù)執(zhí)行完調(diào)用一次笛谦，你就能得到函數(shù)執(zhí)行用掉的時(shí)鐘循環(huán)抱虐。
cv2.getTickFrequency函數(shù)返回時(shí)鐘頻率或者每秒鐘的時(shí)鐘循環(huán)數(shù)昌阿。所以要得到函數(shù)執(zhí)行了多少秒饥脑，你可以：
e1 = cv2.getTickCount()
# your code execution
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2-e1)/cv2.getTickFrequency()
下面的例子：
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
e1 = cv2.getTickCount()
for i in xrange(5,49,2):
? ? img1 = cv2.medianBlur(img1,i)
e2 = cv2.getTickCount()
t = (e2-e1)/cv2.getTickFrequency()
print t
# Result I got is 0.521107655 seconds
注意：
你也可以通過time模塊來做這個(gè)，使用time.time()函數(shù)懦冰，然后計(jì)算兩次的差
OpenCV的默認(rèn)優(yōu)化
很多OpenCV函數(shù)對(duì)SSE2, AVX等做了優(yōu)化灶轰。當(dāng)然也有未優(yōu)化的代碼。所以如果我們的系統(tǒng)支持這些特性刷钢，我們應(yīng)該利用他們（基本上現(xiàn)在的主流處理器都支持）笋颤。在編譯的時(shí)候是自動(dòng)啟用的。所以如果啟用的話OpenCV執(zhí)行的是優(yōu)化的代碼内地，你可以用cv2.useOptimized()來檢查是否啟用了伴澄，用cv2.setUseOptimized()來啟用/禁用，看下面的例子
# 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
可以看到阱缓，優(yōu)化的中值濾波速度是沒有優(yōu)化的版本的兩倍非凌。如果你檢查代碼，你會(huì)看到中值濾波是SIMD優(yōu)化的荆针。所以你可以用這個(gè)來在你的代碼上啟用優(yōu)化
用IPython來測量性能
有時(shí)候你可能需要比較兩個(gè)類似的運(yùn)算的性能敞嗡，IPython提供了一個(gè)魔法指令%timeit來干這個(gè)，它運(yùn)行代碼若干次來得到準(zhǔn)確結(jié)果航背，很適合用來測量單行代碼喉悴。
比如，你想知道下面哪個(gè)運(yùn)算更好：
x = 5; y = x ** 2,
x = 5; y = x * x,
x = np.uint8([5]); y = x * x
x = np.uint8([5]);y = np.square(x)
我們可以這么做：
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
可以看到玖媚，x = 5; y = x*x 是最快的箕肃，比Numpy的要快20倍。如果你算上創(chuàng)建數(shù)組今魔，那要快100倍了突雪，酷吧（Numpy 開發(fā)人員正在解決這個(gè)）
注意：
Python標(biāo)量運(yùn)算時(shí)比Numpy標(biāo)量運(yùn)算要快的起惕。所以對(duì)于包含1到兩個(gè)元素的運(yùn)算，Python標(biāo)量要比Numpy數(shù)組要快咏删。Numpy在數(shù)組尺寸有點(diǎn)大的時(shí)候占優(yōu)勢惹想。
我們來看更多的例子，這次督函，我們會(huì)比較cv2.countNonZero()和np.count_nonzero()作用于同一張圖片的性能嘀粱。
In [35]: %timeit z = cv2.countNonZero(img)
100000 loops, best of 3: 15.8 us per loop
In [36]: %timeit z = np.count_nonzero(img)
1000 loops, best of 3: 370 us per loop
OpenCV的函數(shù)比Numpy的快25倍。
注意：
一般來說辰狡，OpenCV函數(shù)比Numpy函數(shù)要快锋叨，所以對(duì)于相同的運(yùn)算，推薦優(yōu)先使用OpenCV函數(shù)宛篇。但是娃磺，也有例外，特別是當(dāng)Numpy操作views而不是復(fù)制的時(shí)候叫倍。
更多IPython魔法命令
有其他一些魔法指令可以測量性能偷卧，profiling，line profiling吆倦，內(nèi)存測量等听诸。
性能優(yōu)化技術(shù)
有一些技術(shù)和代碼方法來利用Python和Numpy的最大性能。要注意的是蚕泽，首先用簡單的方法先實(shí)現(xiàn)晌梨，如果正常工作了，再分析測量找到瓶頸然后優(yōu)化须妻。
1.盡量少用Python的循環(huán)仔蝌，特別是兩層或者三層循環(huán)，這天生的就慢
2.把代碼荒吏，算法盡可能的矢量化敛惊，因?yàn)镹umpy和OpenCV對(duì)于適量操作是優(yōu)化過的。
3.利用緩存一致性司倚。
4.除非必要豆混，否則別用數(shù)組的復(fù)制。多用數(shù)組的視圖动知。數(shù)組復(fù)制是個(gè)很費(fèi)的操作皿伺。
即便做到了所有這些。你的代碼可能還是慢盒粮。比如大規(guī)模循環(huán)無法避免鸵鸥，試試用其他庫，比如Cython，可能能讓它快點(diǎn)妒穴。
