[解決済み] OpenCVをPythonとC++でコーディングした場合、性能に違いはあるのか？

質問

少しずつopencvを始めようと思っているのですが、まずOpenCVのどのAPIが便利かを判断する必要があります。Pythonの実装はC++のネイティブな実装に比べれば短いですが、実行時間はより密で遅くなると予想しています。これらの2つの視点の間のパフォーマンスとコーディングの違いについてコメントできる知人はいますか？

どのように解決するのですか？

Pythonはシンプルで移植性が高く、さらに創造性に富んでいるため、ユーザーはプログラミングに悩まされることなく、アルゴリズムだけを気にすればよいのです。

しかし，ここOpenCVでは違うことがあります．Python-OpenCV は，オリジナルの C/C++ コードのラッパーに過ぎません．これは通常，両言語の優れた特徴を組み合わせるために利用されます． C/C++のパフォーマンスとPythonのシンプルさ。 .

つまり、PythonからOpenCVの関数を呼び出した場合、実際に実行されるのはC/C++のソースになります。そのため、パフォーマンスにはあまり差がありません。OpenCVのいくつかの基本的な関数で概算してみると 最悪の場合 のペナルティがあります。 <4% . penalty = [maximum time taken in Python - minimum time taken in C++]/minimum time taken in C++ ).

例えば，OpenCVで利用できない独自の関数を作成している場合，事態はさらに悪化します．そのようなコードはPythonでネイティブに実行され、パフォーマンスを大幅に低下させます。

しかし、新しいOpenCV-Pythonインターフェースは、Numpyを完全にサポートしています。NumpyはPythonで科学計算を行うためのパッケージです。また、ネイティブCコードのラッパーでもあります。Numpy は高度に最適化されたライブラリで，様々な行列演算をサポートし，画像処理に非常に適しています．そのため，OpenCVの関数とNumpyの関数の両方を正しく組み合わせることができれば，非常に高速なコードを得ることができます．

覚えておくべきことは、Pythonでは常にループと反復を避けるようにすることです。その代わりに、Numpy（とOpenCV）で利用可能な配列操作の機能を使用します。単純に2つのnumpyの配列に C = A+B を使用して2つのnumpy配列を追加するだけで、2重ループを使用するよりも何倍も高速です。

例えば、以下のような記事を確認することができます。

1. Pythonによる高速な配列操作
2. OpenCVとPythonのインタフェースであるcvとcv2の性能比較