在图像处理中，因为每秒要处理大量操做，所以必须使代码不只提供正确的解决方案，并且还必须以最快的方式提供。所以，在本章中，你将学习 衡量代码的性能。 一些提升代码性能的技巧。 你将看到如下功能：cv.getTickCount，cv.getTickFrequency等。 除了OpenCV，Python还提供了一个模块time，这有助于衡量执行时间。另外一个模块profile有助于获取有关代码的详细报告，例如代码中每一个函数花费了多少时间，调用了函数的次数等。可是，若是你使用的是IPython，则全部这些功能都集成在用户友好的界面中方式。咱们将看到一些重要的信息，有关更多详细信息，请查看“ 其余资源”部分中的连接。 使用OpenCV衡量性能 cv.getTickCount函数返回从参考事件（如打开机器的那一刻）到调用此函数那一刻之间的时钟周期数。所以，若是在函数执行以前和以后调用它，则会得到用于执行函数的时钟周期数。 cv.getTickFrequency函数返回时钟周期的频率或每秒的时钟周期数。所以，要找到执行时间（以秒为单位），你能够执行如下操做： e1 = cv.getTickCount() # 你的执行代码 e2 = cv.