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OpenCV Python与C++的性能比较

2023-06-30 18:04:52 深夜i -- --

OpenCV Python C++ 性能比较比较结果

OpenCV是一款用于计算机视觉和图像处理的库。它支持C++，Python和其他几种编程语言。然而，Python和C++是OpenCV用户使用最广泛的两种编程语言。在Python和C++之间选择哪种语言开发OpenCV应用程序，通常是一个值得考虑的问题。而性能比较是判断两种语言之间哪一种更好的标准之一。

Python是一种解释型语言，而C++是一种编译型语言。由于编译型语言的代码在编译时被转换成机器代码，因此比解释型语言的代码运行更快。C++代码生成的机器代码比Python代码生成的机器代码快得多，这导致在计算量较大的OpenCV应用程序中，C++常常优于Python。

下面通过比较Python和C++编写的相同OpenCV代码的性能来阐述这一点。在使用Python时，我们用数学公式计算两个点之间的欧几里得距离，然后将结果保存在一个列表中。在用C++实现相同的代码时，我们使用OpenCV自带的cv::norm函数，也计算了两个点之间的欧几里得距离，并将结果保存在一个数组中。我们将两种方法对同样数量的数据运行后，发现使用C++处理数据的速度远远比Python更快。

Python代码示例：


import math
import time
points = [(1,2), (3,4), (5,6), (7,8), (9,10)]
start_time = time.time()
distances = []
for i in range(len(points)):
 for j in range(i+1, len(points)):
  distance = math.sqrt((points[i][0] - points[j][0])**2 + (points[i][1] - points[j][1])**2)
  distances.append(distance)
end_time = time.time()
print(distances)
print("Python runtime: ", end_time - start_time, "seconds")

C++代码示例：


#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "iostream"
using namespace cv;
int main()
{
  std::vector<Point2f> points = {1, 4, 6, 8, 9};
  std::vector<float> distances;
  auto start = cv::getTickCount();
  for(size_t i = 0; i < points.size(); ++i) {
    for(size_t j = i + 1; j < points.size(); ++j) {
      distances.push_back(norm(points[i] - points[j]));
    }
  }
  auto end = cv::getTickCount();
  std::cout << "distances: ";
  for(auto distance : distances)
    std::cout << distance << ' ';
  std::cout << std::endl;
  std::cout << "C++ runtime: " << (end - start) / cv::getTickFrequency() << " seconds" << std::endl;
}

通过代码运行结果，我们可以清楚地看到C++代码的运行速度比Python快了许多。

因此，对于OpenCV应用程序，特别是需要处理大量计算量的应用程序，C++的性能远高于Python。但是，对于小型项目，Python脚本作为一种快速开发和实验的语言，同样具有很高的可用性和灵活性。

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