opencv fast 예제

이제 이것은 매우 시의바입니다. 난 그냥 실제 매트릭스 (중국에서 그 싼 HUB75 작업 중 하나) Pi3에 FTPing하기 전에 애니메이션을 테스트하고 디버깅 TkInter를 사용하여 시뮬레이션 LED 매트릭스를 만드는 내 윈도우 데스크톱 머신에, RGB LED 매트릭스 시뮬레이터를 작성 2 주를 보냈다. 내가 선호하는 개발 환경은 PyCharm이며, 나는 PyCharm와 사이톤을 사용하는 방법을 보여줍니다이 http://geoexamples.com/python/2017/04/20/pycharm-cython.html 발견하고 다른 사람에게 관심이있을 수 있습니다 (나는 희망). 현재 시뮬레이터는 (예상대로) 더 많은 애니메이션을 추가하여 상당히 느려지므로 애니메이션 코드를 디버깅하기 위해 시뮬레이터를 사용하고 있지만 Pi에서도 최적화가 필요할 수 있지만 루프에 대한 최적화는 필수입니다. 이렇게 생성된 의사 결정 트리는 다른 이미지에서 빠른 검색을 위해 사용됩니다. 다음으로 예제 이미지를 로드하고 전처리하겠습니다: 여러 기능 검출기를 보았고 그 중 많은 것이 정말 좋습니다. 그러나 실시간 응용 프로그램 관점에서 볼 때 충분히 빠르지 않습니다. 한 가지 가장 좋은 예는 계산 리소스가 제한된 SLAM(동시 지역화 및 매핑) 모바일 로봇입니다. 좋은 게시물을 주셔서 대단히 감사합니다. “for 루프”를 가속화하는 또 다른 옵션은 아나콘다에 사전 설치된 numba를 사용하는 것입니다. 나는 그것이 사이톤보다 빠르지 만 순수 파이썬 코드는 최소한의 변화가 필요한지 확실하지 않다 – 단지 데코레이터 : 우리의 빠른 Cython 루프와 “순진한”픽셀 루프를 비교하려면, 아래노트북을 살펴 : 아마 Cython을 사용하는 가장 좋은 시간은 당신이 자신을 찾을 때 될 것입니다 이미지에서 픽셀 단위로 반복합니다. OpenCV 및 scikit-image는 이미 최적화되어 있습니다 – OCR`d 은행 수표 및 신용 카드 때와 마찬가지로 템플릿 일치와 같은 함수에 대한 호출은 기본 C에서 최적화되었습니다.

함수 호출에는 약간의 오버헤드가 있지만 그게 다릅니다. 파이썬에서 자신의 템플릿 일치 알고리즘을 작성하지 않을 것입니다 – 그것은 단지 충분히 빠르지 않을 것입니다. 안녕하세요 Nico — 블로그 게시물의 소개에서 언급했듯이이 방법은 루프에 대한 속도를 높일 수있는 방법을 보여주기위한 것입니다. 모든 사람이 이해하기 쉽기 때문에 임계값을 예로 사용했습니다. 예, 임계값은 벡터화될 수 있습니다. 그러나 벡터화할 수 없는 알고리즘이 있습니다. 이 경우 이 자습서의 목적인 for 루프의 속도를 줄여야 합니다. 불행히도 파이썬은 바인딩으로 사용할 수있는 함수 호출의 일부만 있습니다 (C ++와 비교). 이 때문에 Cython을 사용하여 더 빠른 `for` 루프 메서드를 “롤”해야 합니다. [2] 3호선에서는 example.png를 로드한 다음 4호선의 그레이스케일로 변환합니다. [AOV12]에 설명된 FREAK(빠른 망막 키포인트) 키포인트 설명자들을 구현하는 클래스입니다. 이 알고리즘은 인간의 시각 시스템에서 영감을 얻은 새로운 키포인트 설명자와 더 정확하게망막, 빠른 망막 키 포인트(FREAK)를 만들어 내보세요.

이진 문자열의 계단식은 망막 샘플링 패턴에 대한 이미지 강도를 효율적으로 비교하여 계산됩니다. FREAK는 일반적으로 메모리 부하가 낮고 SIFT, SURF 또는 BRISK보다 더 견고하게 계산하는 것이 더 빠릅니다. 특히 임베디드 애플리케이션의 기존 키포인트에 대한 경쟁력 있는 대안입니다. 출력은 244 ms가 함수가 내 시스템에서 실행된 가장 빠른 것을 보여줍니다. 이것은 우리의 기준 시간 역할을 – 우리는이 게시물의 나중에 크게이 숫자를 줄일 수 있습니다. threshold_fast 함수는 부호없는 char [:,:]를 반환하며, 이는 출력 NumPy 배열이 됩니다. OpenCV는 서명되지 않은 8비트 정수로 이미지를 나타내고 서명되지 않은 char(효과적으로)는 동일한 데이터 형식을 제공하기 때문에 서명되지 않은 char를 사용합니다. [:, :]는 2D 배열로 작업하고 있음을 의미합니다. 안녕하세요 Gaël — 이 블로그 게시물의 요점은 이미지의 임계값을 가장 빠르게 찾는 것이 아니었습니다.