#传统扫描 :耗时10ms 约占总时间1/3，显然很浪费。优点：在图像处理算法准确的时候坐标精确 #优化方式：1、在不丢失目标的情况下缩小图像进行扫描 2、内循环根据因子迭代，不满足则下一层 def get_Target_Location(image): size = image.shape #print size h = size[0] w = size[1] num_x = 0 num_y = 0 x=0 y=0 num = 0 #tt = cv2.getTickCount() for i in range(w): for j in range(h): if image.item(j,i) & 255: #(x,y) = (j,i) num_x += i num_y += j num += 1 if num > 0: x = int(num_x/num) y = int(num_y/num) #print (cv2.getTickCount() - tt)/cv2.getTickFrequency() # 传统扫描:耗时10ms 约占总时间1/3，显然很浪费。优点：在图像处理算法准确的时候坐标精确 return x,y,num

您好！根据您提供的代码，这是一个用于获取目标位置的函数。该函数使用传统的扫描方法来查找图像中的目标。它通过遍历图像的每个像素，检查像素值是否为非零来确定目标位置。然后，它计算所有目标像素的坐标的平均值，以得到最终的目标位置。

在优化方面，您提到了两个方式：
1. 在不丢失目标的情况下缩小图像进行扫描：这意味着可以尝试缩小图像的尺寸，以减少扫描的像素数量，从而提高算法的速度。但需要确保在缩小图像后仍然能够准确地检测到目标。
2. 内循环根据因子迭代，不满足则下一层：这意味着可以尝试根据某个因子来迭代地减少内循环的次数，以进一步减少计算量。如果在某一层的内循环中没有满足条件的目标像素，则可以跳过该层并进行下一层的扫描。

这些优化方式可以在一定程度上提高程序的效率，减少耗时。但需要根据具体情况进行调整和测试，以确保不会丢失目标的准确性。希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。