python 批量resize性能比较
【摘要】 torch是最快的,能快1ms
分别是5ms 9ms 6ms,但是torch 占用cpu很高。
import time import cv2import torch img = cv2.imread('d:/guo.jpg') # modify the image path to yoursimg =cv2.cvtColor(img, cv2...
torch是最快的,能快1ms
分别是5ms 9ms 6ms,但是torch 占用cpu很高。
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import time
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import cv2
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import torch
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img = cv2.imread('d:/guo.jpg') # modify the image path to yours
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img =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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pic_w=1200
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start=time.time()
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tensor_in = torch.FloatTensor(img)
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for i in range(10):
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pic_w = int(pic_w * 0.8)
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tensor_in = tensor_in.resize_(pic_w,pic_w,3)
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print('time0',time.time()-start)
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pic_w=1200
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start=time.time()
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for i in range(10):
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pic_w=int(pic_w*0.8)
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a=cv2.resize(img,(pic_w,pic_w))
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print('time1',time.time()-start)
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pic_w = 1200
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start = time.time()
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for i in range(10):
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pic_w = int(pic_w * 0.8)
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img= cv2.resize(img, (pic_w, pic_w))
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print('time2', time.time() - start)
torch.Tensor特别占用时间,下面代码需要58ms
pic_w
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/88146821
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