opencv-学习笔记(3)

这章讲了

  1. 图像加法
  2. opencv测试效率
  3. IPYTHON测试效率

图像加法

cv2.add()

要求，两图片必须大小类型相同

然后是图像混合cv2.addWeighted(img_one,alphe,img_two,alphe,b)

公式

接下来是opencv对运行时间的定位

用函数cv2.getTickCount()即可

e1=cv2.getTickCount()

#e1~e2运行差

e2=cv2.getTickCount()

time=(e2-e1)/cv2.getTickFrequency()

print(time)

最后是IPYTHON里测试的方法

如下

使用命令%timeit 编译器可以帮助测试平均运行速度

我们可以看到

后期图像运算大量操作我们可以用此来优化

另外普遍情况下opencv的函数比numpy快

下面几个优化的方向

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