파이썬에서 이미지 처리의 루프 속도를 높입니다.

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저는 python을 처음 사용합니다. 저는 바이너리 형식으로 카메라 입력을 변환하는 프로그램을 작성하고 있습니다. 거기에 4 초 지연이 있음을 보여줍니다. 제스처 인식을 위해 설계하고 있습니다. 따라서이 4 초 지연은 허용되지 않습니다. 누구든지 나를 도울 수 있습니까?파이썬에서 이미지 처리의 루프 속도를 높입니다.

import numpy as np 
import cv2,cv 
from PIL import Image 
from scipy.misc import imsave 
import numpy 
def binarize_image(image, threshold): 
    """Binarize an image.""" 
    image = numpy.array(image) 
    image = binarize_array(image, threshold) 
    return image 
def binarize_array(numpy_array, threshold): 
    """Binarize a numpy array.""" 
    for i in range(len(numpy_array)): 
     for j in range(len(numpy_array[0])): 
      if numpy_array[i][j] > threshold: 
       numpy_array[i][j] = 255 
      else: 
       numpy_array[i][j] = 0 
    return numpy_array 
cap = cv2.VideoCapture(0) 
while(True): 
    ret, frame = cap.read() 
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    im_bw=binarize_image(gray, 50) 


    cv2.imshow('frame',im_bw) 
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
     break 

cap.release() 
cv2.destroyAllWindows()

출처

2017-02-04 Prabin Krishna M

. 이 같은 상황에 도달 할 수있는 첫 번째 도구 중 하나 여야합니다. – Carcigenicate

이미지의 크기가 얼마나 큽니까? 내 생각에 binarize_arry 함수는 매우 비효율적이다. 왜냐하면 일반 Python 중첩 루프에서 numpy 배열의 모든 값을 개별적으로 처리하기 때문이다. numpy를 다룰 때 그것은 no-no입니다. 한번에 전체 배열을 조작하는 numpy 특정 연산을 연구하십시오. –

1280 * 720 –

당신은 (즉, 당신은 항상 NumPy와 함께 작업 할 때 수행하려고한다 기능) 만 NumPy와 사용하도록 binarize_array를 다시 작성할 수 있습니다 : 내가 먼저 핫스팟을 찾기 위해 프로파일 러를 사용하여 시작 했죠

>>> a 
array([[ 0.45789954, 0.05463345, 0.95972817], 
     [ 0.32624327, 0.34981164, 0.4645523 ], 
     [ 0.49630741, 0.44292407, 0.29463364]]) 
>>> mask = a > 0.5 
>>> mask 
array([[False, False, True], 
     [False, False, False], 
     [False, False, False]], dtype=bool) 
>>> a[mask] = 1 
>>> a[~mask] = 0 
>>> a 
array([[ 0., 0., 1.], 
     [ 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0.]])

출처

2017-02-04 02:17:01 BlackBear

파이썬에서 이미지 처리의 루프 속도를 높입니다.

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