AI Studio中的OpenCV在三种环境下对比

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tsinghuazhuoqing 发表于 2022/01/28 00:56:02 2022/01/28
【摘要】 简 介: 通过测试在AI Studio三种版本(普通版本、高级版本、至尊版本下)OpenCV中的 HoughCircles函数,可以看到在至尊版本下,OpenCV函数会自动应用到环境中的GPU,...

简 介: 通过测试在AI Studio三种版本(普通版本、高级版本、至尊版本下)OpenCV中的 HoughCircles函数,可以看到在至尊版本下,OpenCV函数会自动应用到环境中的GPU,函数执行的速度提高了大约5倍左右。

关键词 OpenCVGPUAI——Studio

OpenCV运行速度
目 录
Contents
测试程序
三种环境下对
应的执行速度
基础版本
高级版本
至尊版本
测试结果
对比结论

 

§01 OpenCV运行速度


  期在 获取棋盘格与标准模板在扫描仪上不同位置图片 处理扫描的模板图片,调用了OpenCV中的HoughCircles函数,来获取图片中标准的圆形尺寸和位置。对于扫描分辨率大于300dpi的图片,处理一张的时间相对比较长。

▲ 图1.1 处理图像示意图

▲ 图1.1 处理图像示意图

  下面对比一下在AI Studio的三种不同的配置环境中改函数的执行速度。

1.1 测试程序

from headm import *                 # =
import cv2

imagefile = '/home/aistudio/work/Scanner/ScanDiag/img262.jpg'

mat_start = time.time()
img = cv2.imread(imagefile)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50,
                           param1=220, param2=30,
                           minRadius=90, maxRadius=115)

printt(circles)

printt('Mat costs time : %f s.'%(time.time() - mat_start))

plt.figure(figsize=(10,15))
plt.imshow(gray)

1.2 三种环境下对应的执行速度

1.2.1 基础版本

▲ 图1.2.1 基础版本算力配置

▲ 图1.2.1 基础版本算力配置

[[[442.5 362.5  94.4]
  [369.5 769.5  93.8]
  [773.5 848.5 112.1]
  [852.5 440.5 112.2]]]
Mat costs time : 3.984706 s.
[[[442.5 362.5  94.4]
  [369.5 769.5  93.8]
  [773.5 848.5 112.1]
  [852.5 440.5 112.2]]]
Mat costs time : 5.841906 s.

1.2.2 高级版本

▲ 图1.2.2 豪华版本配置

▲ 图1.2.2 豪华版本配置

[[[442.5 362.5  94.4]
  [369.5 769.5  93.8]
  [773.5 848.5 112.1]
  [852.5 440.5 112.2]]]
Mat costs time : 3.157919 s.

1.2.3 至尊版本

▲ 图1.2.3 至尊版本配置

▲ 图1.2.3 至尊版本配置

[[[442.5 362.5  94.4]
  [369.5 769.5  93.8]
  [773.5 848.5 112.1]
  [852.5 440.5 112.2]]]
Mat costs time : 0.873079 s.

1.3 测试结果

  通过上面在三种环境运行相同的OpenCV中的HoughCircles函数,可以看到在至尊环境下,它的运行时间是在普通版本下大约五分之一左右。

 

比结论 ※


  过测试在AI Studio三种版本(普通版本、高级版本、至尊版本下)OpenCV中的 HoughCircles函数,可以看到在至尊版本下,OpenCV函数会自动应用到环境中的GPU,函数执行的速度提高了大约5倍左右。


■ 相关文献链接:

● 相关图表链接:

文章来源: zhuoqing.blog.csdn.net,作者:卓晴,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/122690869

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