opencv-学习笔记(3)
opencv-学习笔记(3)
这章讲了
- 图像加法
- opencv测试效率
- 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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