Python Opencv img.item（）性能太慢

Question

我写了这个小代码来比较两个100x100 jpeg图像的像素灰度值。 但是，性能令人失望（10,000次比较为1.5秒）。 有没有办法获得更好的性能？

这是代码：

import cv2
import numpy as np
import math
import datetime


img1 = cv2.imread('Testbild 2014-08-23 17:27:25.141362.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('Testbild 2014-08-23 17:27:25.061802.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

height, width =img1.shape
cnt = 0
threshold = 10

print("start:" + str(datetime.datetime.now()))
for y in range(0 , height):
    for x in range(0 , width):
        val1 = img1.item(y,x)
        val2 = img2.item(y,x)
        diff_abs = math.fabs(int(val1)-int(val2))
        if diff_abs > threshold:
            cnt += 1      
        if x == height and y == width:
            break
        if x == height:
            x=0
        if y == width:
            y=0     

print("end:" + str(datetime.datetime.now()))
print("Result: " + str(cnt))

非常感谢您的回答！

Answer 1

双循环：

for y in range(0 , height):
    for x in range(0 , width):
        val1 = img1.item(y,x)
        val2 = img2.item(y,x)
        diff_abs = math.fabs(int(val1)-int(val2))
        if diff_abs > threshold:
            cnt += 1      
        if x == height and y == width:
            break
        if x == height:
            x=0
        if y == width:
            y=0     

可以替换为：

diff_abs = np.abs(img1-img2)
cnt = (diff_abs > threshold).sum()

这利用了NumPy数组执行快速逐元素运算的能力。

---

条件

 x == height and y == width

永远都不是真的。 如果height < width ，则y永远不会等于width （因为y在range(0, height) ）。 如果height > width ，则x将永远不等于height 。 如果height == width ，那么x和y都不会等于height 。

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条件

    if x == height:
        x=0

没有任何用处，因为即使x == height ，对x的赋值也会在循环的下一次迭代中丢失。

同样的道理

    if y == width:
        y=0