作者redonizuka (R大)
看板Python
標題[問題] python 速度 FOR_LOOP
時間Tue Aug 5 00:27:35 2014
目前剛接觸python
以python撰寫了一段Sobel影像處理，程式碼如下
===================================================
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()
================================================================
首先要先說，跑的圖片是256*256
我知道CV有SOBEL函式庫可以用，
但因為用他的函式庫發現他並沒有將所計算的像素取絕對值
因此有方向性的問題，為了驗證才寫此程式碼
但發現這個程式碼再執行的時候不如預期的快
從中間的for x in range(row): 到 resx[x,y]=respixel
整個FORLOOP跑完要5.5秒左右
VB，C幾毫秒即可跑完
想問一下這是python所必須要克服的事情嘛？
因為剛接觸Python,早有相傳他因為直譯所以速度慢
但想不到落差有些許的大
還是說其實這是能改善的？
謝謝
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1F：推 grtfor:直譯擅長的不在效率呀，有改進方法但要追上很難~ 08/05 01:00
2F：推 ccwang002:你不應該一個元素一個元素自己乘，這樣會慢很多 08/05 01:10
3F：推 ccwang002:多用 numpy array級操作才會快，python for-loop 會太慢 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:點旁邊的 source 就可以知道它 code 怎麼寫的 08/05 01:15
6F：推 vic0330:不知道range改xrange會不會比較快 08/05 08:37
7F：→ redonizuka:想更詳細的問一下何謂 numpy array級操作 08/05 09:36
8F：推 ccwang002:比如 i j 迴圈改成 np.sum(img * (kernalx + kernaly)) 08/05 10:24
9F：推 ccwang002:選部份矩陣應該用 img[x:x+3, y:y+3] 這型式的取值 08/05 10:30
10F：→ ccwang002:大原則避免自己寫 for 或複雜運算，numpy 本身是 C 速度 08/05 10:31
11F：→ ccwang002:看 scipy 寫法，它只用了 correlate1d 這函式就實作完了 08/05 10:32
12F：→ ccwang002:我不懂 sobel 沒法給建議，不夠快的話也可考慮 Cython 08/05 10:33
13F：推 LiloHuang:它會編譯成 bytecode 來跑呀，只是 CPython 挺慢是事實 08/06 20:27
14F：→ LiloHuang:現階段 CPython 也沒有像 Java 或 .NET 有做 JIT 優化 08/06 20:28
15F：→ LiloHuang:迴圈自然就是不會快去哪邊，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 聽說挺不錯的，可以用到 GPU 來加速... 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:儘管從 2D kernel 改 1D kernel 對於 Python 也沒快很多 08/06 22:20
21F：推 fischcheng:Numba 08/08 06:36
22F：推 LiloHuang:社群版的 Numba 效果應該也不錯吧，NumbaPro 得花錢就是 08/08 09:28
23F：→ ming1053: 跟matlab道理差不多啊 多用 vectorization 08/11 11:10
24F：→ redonizuka: 感謝大家的發問，我持續摸索，大家對我幫助很大，謝謝 08/13 16:31
26F：推 neutrino: 離題一下 希望 numpy on pypy 早日實現 08/14 16:56