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自動(dòng)化測(cè)試過程中使用圖片識(shí)別技術(shù)識(shí)別控件已經(jīng)成為普遍需求。圖片識(shí)別通常以HTTP的API形式提供給測(cè)試開發(fā)者，API的響應(yīng)速度至關(guān)重要。

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本文關(guān)注opencv中相關(guān)API的提速，服務(wù)端的其他提速技術(shù)不在討論范圍內(nèi)。

opencv-python默認(rèn)不提供GPU的支持，也就是cuda庫的支持，需要自己編譯。本文選用opencv 3.2.0 cuda8.0（因?yàn)楣俜酵扑]使用這兩個(gè)版本），使用其他版本可能會(huì)出現(xiàn)編譯失敗的問題，如果你有信心解決具體問題，歡迎嘗試。

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圖片匹配

# coding=utf-8 import cv2 import timedef match_test():target = cv2.imread("./target.png")template = cv2.imread("./template.jpg")result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)h, w = template.shape[:-1]if maxVal > 0.5:middle_point = (int(maxLoc[0] + w / 2), int(maxLoc[1] + h / 2))return middle_pointelse:return Noneif __name__ == '__main__':num = 100begin = time.time()for i in range(num):match_test()print (time.time()-begin)/num

結(jié)果

CPU：0.299

GPU：0.181

提升：39.4%

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv 使用 GPU 加速的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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