作者redonizuka (R大)
看板Python
标题[问题] python 速度 FOR_LOOP
时间Tue Aug 5 00:27:35 2014
目前刚接触python
以python撰写了一段Sobel影像处理，程式码如下
===================================================
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("/home/chenposhao/Desktop/IMAGE/cameraman.tif",0)
[row,col]=img.shape
resx=np.zeros((row,col),np.uint8)
kernalx=np.array([[1,2,1],[0,0,0],[-1,-2,-1]])
kernaly=np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]])
for x in range(row):
for y in range(col):
if x==0 or x==row-1 or y==0 or y==col-1:
pass
else:
subxsum=0
subysum=0
for i in range(-1,2):
for j in range(-1,2):
newx=img[x+i,y+j]*kernalx[i+1,j+1]
subxsum=subxsum+newx
newy=img[x+i,y+j]*kernaly[i+1,j+1]
subysum=subysum+newy
respixel=abs(subxsum+subysum/2)
if respixel>255:
respixel=255
elif respixel<0:
respixel=0
resx[x,y]=respixel
cv2.imshow("IMAGE",img)
cv2.imshow("SOBELX",resx)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
================================================================
首先要先说，跑的图片是256*256
我知道CV有SOBEL函式库可以用，
但因为用他的函式库发现他并没有将所计算的像素取绝对值
因此有方向性的问题，为了验证才写此程式码
但发现这个程式码再执行的时候不如预期的快
从中间的for x in range(row): 到 resx[x,y]=respixel
整个FORLOOP跑完要5.5秒左右
VB，C几毫秒即可跑完
想问一下这是python所必须要克服的事情嘛？
因为刚接触Python,早有相传他因为直译所以速度慢
但想不到落差有些许的大
还是说其实这是能改善的？
谢谢
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1F：推 grtfor:直译擅长的不在效率呀，有改进方法但要追上很难~ 08/05 01:00
2F：推 ccwang002:你不应该一个元素一个元素自己乘，这样会慢很多 08/05 01:10
3F：推 ccwang002:多用 numpy array级操作才会快，python for-loop 会太慢 08/05 01:14
4F：→ ccwang002:另外，我找到 scipy.ndimage.filters.sobel 可以呼叫 08/05 01:14
5F：→ ccwang002:点旁边的 source 就可以知道它 code 怎麽写的 08/05 01:15
6F：推 vic0330:不知道range改xrange会不会比较快 08/05 08:37
7F：→ redonizuka:想更详细的问一下何谓 numpy array级操作 08/05 09:36
8F：推 ccwang002:比如 i j 回圈改成 np.sum(img * (kernalx + kernaly)) 08/05 10:24
9F：推 ccwang002:选部份矩阵应该用 img[x:x+3, y:y+3] 这型式的取值 08/05 10:30
10F：→ ccwang002:大原则避免自己写 for 或复杂运算，numpy 本身是 C 速度 08/05 10:31
11F：→ ccwang002:看 scipy 写法，它只用了 correlate1d 这函式就实作完了 08/05 10:32
12F：→ ccwang002:我不懂 sobel 没法给建议，不够快的话也可考虑 Cython 08/05 10:33
13F：推 LiloHuang:它会编译成 bytecode 来跑呀，只是 CPython 挺慢是事实 08/06 20:27
14F：→ LiloHuang:现阶段 CPython 也没有像 Java 或 .NET 有做 JIT 优化 08/06 20:28
15F：→ LiloHuang:回圈自然就是不会快去哪边，做 Convolution 用 GPU 最快 08/06 20:29
16F：推 LiloHuang:退而求其次就是用 numpy.convolve + numpy.absolute 08/06 20:33
17F：→ LiloHuang:NumbaPro 听说挺不错的，可以用到 GPU 来加速... 08/06 20:35
18F：推 LiloHuang:另外，Sobel filter 是 separable filter 我想你知道 :D 08/06 22:19
19F：→ LiloHuang:尽管从 2D kernel 改 1D kernel 对於 Python 也没快很多 08/06 22:20
21F：推 fischcheng:Numba 08/08 06:36
22F：推 LiloHuang:社群版的 Numba 效果应该也不错吧，NumbaPro 得花钱就是 08/08 09:28
23F：→ ming1053: 跟matlab道理差不多啊 多用 vectorization 08/11 11:10
24F：→ redonizuka: 感谢大家的发问，我持续摸索，大家对我帮助很大，谢谢 08/13 16:31
26F：推 neutrino: 离题一下 希望 numpy on pypy 早日实现 08/14 16:56