python IDLE运行程序要好久才能出结果

[IT_CT_ICT]

import cv2
import numpy as np
import glob

# 设置寻找亚像素角点的参数，采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)

# 获取标定板角点的位置
objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2) # 将世界坐标系建在标定板上，所有点的Z坐标全部为0，所以只需要赋值x和y

obj_points = [] # 存储3D点
img_points = [] # 存储2D点
#glob.glob函数用于读取图片并存于一个列表中，用于下面的函数调用
images = glob.glob(r"C:\Users\Finder\AppData\Local\Programs\Python\Python36\xiangjibiaodingtupian/*.jpg")
i=0;
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图
size = gray.shape[::-1]#用于改变图片尺寸
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)
#print(corners)

if ret:

obj_points.append(objp)

corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria) # 在原角点的基础上寻找亚像素角点
#print(corners2)
if [corners2]:
img_points.append(corners2)
else:
img_points.append(corners)

cv2.drawChessboardCorners(img, (8, 6), corners, ret) # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值
i+=1;
cv2.imwrite('conimg'+str(i)+'.jpg', img)
cv2.waitKey(1500)

print(len(img_points))
cv2.destroyAllWindows()

# 标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None)

print("ret:", ret)
print("mtx:\n", mtx) # 内参数矩阵
print("dist:\n", dist) # 畸变系数 distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
print("rvecs:\n", rvecs) # 旋转向量 # 外参数
print("tvecs:\n", tvecs ) # 平移向量 # 外参数

print("-----------------------------------------------------")

img = cv2.imread(images[2])
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),1,(w,h))#显示更大范围的图片（正常重映射之后会删掉一部分图像）
print (newcameramtx)
print("------------------使用undistort函数-------------------")
dst = cv2.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx)
x,y,w,h = roi
dst1 = dst[y:y+h,x:x+w]
cv2.imwrite('calibresult3.jpg', dst1)
print ("方法一:dst的大小为:", dst1.shape)


要过好久才能出来结果，是代码本身的问题还是说电脑不行，跑代码慢，求给位大佬指点。。。。。。。

[rrrr336]

笼统地说是代码问题或电脑问题 没什么意义。 先确定哪里有问题，是什么问题。 不妨试试： 把你的代码分成若干段，插入时间点，计算出各段所用时间。 逐步缩小范围，看哪一段或哪几段最耗时间，再分析原因。 我只知道这个土法子，见笑了。

import time
moment0 = time.time()
# your code segment1
moment1 = time.time()
#your code segment2
moment2 = time.time()
TimeSegment1 = moment1 - moment0
TimeSegment2 = moment2 - moment1
print(TimeSegment2, TimeSegment2)

[IT_CT_ICT]

谢谢啊 刚才试了一下 for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图 size = gray.shape[::-1]#用于改变图片尺寸 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)#查找棋盘格角点的信息 #print(corners) if ret: obj_points.append(objp) corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria) # 在原角点的基础上寻找亚像素角点 #print(corners2) if [corners2]: img_points.append(corners2) else: img_points.append(corners) cv2.drawChessboardCorners(img, (8, 6), corners, ret) # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值，绘制找到的角点，如何打印出图片？ i+=1; cv2.imwrite('conimg'+str(i)+'.jpg', img) cv2.waitKey(0) print(len(img_points)) cv2.destroyAllWindows() 这段代码得跑十分钟，不知道这算不算很长了 以前学简单的编程都是秒出结果， 总算知道为啥别人要买好点的电脑来跑程序了

[chuifengde]

单步调试啊，可以确定是哪一句占用时间

[zsdhust]

这是在用opencv做棋盘格标定吗?

[慕飒潇湘]

引用 2 楼 IT_CT_ICT 的回复:

谢谢啊 刚才试了一下 for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图 size = gray.shape[::-1]#用于改变图片尺寸 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)#查找棋盘格角点的信息 #print(corners) if ret: obj_points.append(objp) corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5, 5), (-1, -1), criteria) # 在原角点的基础上寻找亚像素角点 #print(corners2) if [corners2]: img_points.append(corners2) else: img_points.append(corners) cv2.drawChessboardCorners(img, (8, 6), corners, ret) # 记住，OpenCV的绘制函数一般无返回值，绘制找到的角点，如何打印出图片？ i+=1; cv2.imwrite('conimg'+str(i)+'.jpg', img) cv2.waitKey(0) print(len(img_points)) cv2.destroyAllWindows() 这段代码得跑十分钟，不知道这算不算很长了 以前学简单的编程都是秒出结果， 总算知道为啥别人要买好点的电脑来跑程序了

10分钟算啥，我以前写的爬虫要跑3天才允许完，主要是数据量大

[IT_CT_ICT]

终于搞明白问题出在哪了，自己拍的照片太差了，得处理一下才能用