cv2.getTickCount()

The cv2.getTickCount() function is a method in OpenCV that returns the number of clock ticks since the start of the program. It is commonly used for measuring the time taken for the execution of a particular operation or segment of code. It is often used in conjunction with the cv2.getTickFrequency() function to calculate the time taken in seconds. The cv2.getTickCount() function can be used to benchmark the performance of different algorithms or to optimize code for faster execution.

相关问题

#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。

用cv.getTickCount()函数来计算蛮力匹配算法和FLANN匹配算法之间的时间效率

好的，下面是一个示例代码，用于比较蛮力匹配算法和FLANN匹配算法的时间效率：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv.imread('img1.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv.imread('img2.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()

# 使用SIFT检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 初始化匹配器
bf = cv.BFMatcher()
flann = cv.FlannBasedMatcher()

# 计算蛮力匹配算法的时间
t1 = cv.getTickCount()
matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
t2 = cv.getTickCount()
t_bf = (t2 - t1) / cv.getTickFrequency()
print("蛮力匹配算法的时间：", t_bf)

# 计算FLANN匹配算法的时间
t1 = cv.getTickCount()
matches2 = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
t2 = cv.getTickCount()
t_flann = (t2 - t1) / cv.getTickFrequency()
print("FLANN匹配算法的时间：", t_flann)

在上面的代码中，我们使用了SIFT检测器来检测图像中的关键点和描述符。然后，我们使用cv.BFMatcher()函数和cv.FlannBasedMatcher()函数分别初始化了蛮力匹配器和FLANN匹配器。接下来，我们使用knnMatch()函数来进行匹配，并使用cv.getTickCount()函数来计算蛮力匹配算法和FLANN匹配算法的时间。最后，我们将时间打印出来。