使用Numba加速OpenCV Python视频处理代码。提升6.5倍性能

captain5339 2023-02-09 12:04:32

在 OpenCV Python 中视频处理是比较耗资源的，本文将比较使用 OpenCV 显示与处理帧的速度，与使用 Numba 优化后的速度。

示例代码，从网络摄像头捕获实时流后，对每帧图像进行处理及显示，使用 Numba 来加速后。处理速度提升约为 6.5 倍。

详细内容请点击阅读

...全文

276 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Numba是1个Python编译器，主要功能是对数组类型(Array, Numpy, bytes等）、数值类型的函数进行加速，支持GPU计算，以及能避开GIP限制。使用只须加入简单的导入与函数装饰器代码即可，非常方便。本文介绍了Numba的安装与使用，以及通过实例视频处理代码来比较，对于 OpenCV显示与处理视频流的代码，Numba 优化后的速度提升了6.5倍。

用 Python 通过 OpenCV显示摄像头画面时，可能出现画面延迟，显示的画面比真实场景慢几秒甚至更多。解决方案，自定义1上读取视频帧的类取代opencv的VideoCapture，通过后台工作线程实时读帧，放入队列，同时删除旧帧，oepncv显示时从新类中取帧。

opencv mat for loopSeriesGuideMatfor gray image, use type for RGB color image，use type gray format storagecolor format storage: BGRwe can use method isContinuous() to judge whether the memory buff...

一、背景本人准备用python做图像和视频编辑的操作，却发现opencv和PIL的效率并不是很理想，并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率。见全网并无较完整的效率对比文档，遂决定自己丰衣足食。二、目的本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时（多次测算取平均时间和最短时间，次数一般在100次以上），并简单使用n...

Python全栈技术社区

11,877

社区成员

3,153

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

python学习企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

创建由Python学习者和社区专家组成的国内最大的第三方Python中文社区，帮助社区成员更好地入门学习、职业成长和应用实践

这里有最新最全的 Python 学习内容及资源，每月多达4次技术公开课
这里有众多 Python 学习者，陪伴你一起交流成长
这里有专业 Python 社区专家、讲师，帮助你跨越学习瓶颈，解决实操难题
这里有丰富的社区活动，可以开阔眼界，结识更多同伴

【最新活动】：

周四技术公开课讲师招募中，点击查看详情
“Python 社区专家团” 招募中,点击查看详情

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章