opencv图像处理学习（六十）—

opencv图像处理学习（六十）——系统函数

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发布时间：2019-03-21

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在OpenCV编程中，经常会遇到比较不同算法之间的运算复杂度及时间耗的问题。为了更好地评估算法性能，以下是一个统计代码运行时间的实用示例。这个示例主要使用了getTickCount函数，使用前需要记得加上相应的头文件#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"。

以下是完整的代码示例：

#include 
   
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main() {    double t = (double)cv::getTickCount(); // 开始计时    for (int i = 0; i <= 1000; i++) { // 可以替换成其他需要测试的代码        // 这里可以放置你想测试的具体代码逻辑    }    t = cv::getTickCount() - t;     // 计算代码运行时间    double execution_time = t / cv::getTickFrequency(); // 转换为单位时间    printf("代码执行时间：%fms\n", execution_time * 1000); // 输出时间    // 可以继续添加其他操作，如调试断点    return 0;}

代码运行结果如下：

代码执行时间：大约1ms（具体结果可根据所用算法和硬件环境有所不同）

这个示例可以用来快速评估OpenCV算法的执行时间。由于 getTimeFrequency() 函数可以根据硬件环境自动调整时间频率（默认为1000ms），所以在不同的运行环境中，无需手动调整参数即可获得准确的结果。

这个方法特别适用于对算法性能敏感的场景，例如优化图像处理算法或评估不同处理器实现的性能差异。同时，可以将循环内的代码替换为实际应用场景中的核心逻辑，实现对不同算法的全面性能测试。

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