在圖像處理的中每秒鐘都要進行大量的運算，所以對程序的要求不僅要能給出正確的結果，同時還需要快。

0x00. 獲取程序執行時間

cv2.getTickCount 函數返回從參考點到這個函數被執行的時鐘數。所以當在一個函數執行前后都調用它的話，就會得到這個函數的執行時間（時鐘數）。

使用示例：

e1 = cv2.getTickCount() # 你的代碼 e2 = cv2.getTickCount() time = (e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency()

cv2.getTickFrequency 返回時鐘頻率，或者說每秒鐘的時鐘數。

使用示例：

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

當然，Python中也可以使用time庫來獲取程序執行的時間。

0x01. OpenCV 中的默認優化

OpenCV 中的很多函數都被優化過（使用 SSE2，AVX 等）。也包含一些沒有被優化的代碼。如果我們的系統支持優化的話要盡量利用這一點。在編譯時優化是被默認開啟的。

可以使用函數 cv2.useOptimized() 來查看優化是否被開啟了，使用函數 cv2.setUseOptimized() 來開啟優化。

# check if optimization is enabled In [5]: cv2.useOptimized() Out[5]: TrueIn [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]: FalseIn [9]: %timeit res = cv2.medianBlur(img,49) 10 loops, best of 3: 64.1 ms per loop 《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python-OpenCV 杂项（三）： 程序性能的检测和优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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