Python或OpenCV的C ++编码之间的性能不同吗？
我的目标是一点一点地开始opencv，但首先我需要决定OpenCV的哪个API更有用。 我预测Python的实现更短，但与本机C ++实现相比，运行时间将更密集和更慢。 有什么可以评论这两个观点的performance和编码差异吗？
正如在前面的答案中提到的那样，与C ++或C相比，Python速度较慢。Python的构build是为了简单易用，而且具有创造性，用户只需要关心其algorithm，而不用担心编程问题。
但是在OpenCV中，有一些不同的地方。 Python-OpenCV只是原始C / C ++代码的一个包装。 它通常用于结合语言的最佳特性，C / C ++性能和Python简单性 。
所以当你从Python调用OpenCV中的函数时，实际运行的是底层C / C ++源代码。 所以在性能上并没有太大的差别（我记得我在某处看到性能损失小于1％，不记得在哪里，在OpenCV中一些基本function的粗略估计显示最坏情况的惩罚是<4% 。即penalty = [maximum time taken in Python - minimum time taken in C++]/minimum time taken in C++ ）。
当你的代码有很多本地的python代码时，问题就出现了。例如，如果你正在使自己的函数在OpenCV中不可用，情况会变得更糟。 这样的代码在Python中本地运行，这大大降低了性能。
但新的OpenCV-Python界面对Numpy有完全的支持。 Numpy是Python中的科学计算软件包。 这也是一个围绕本机C代码的包装。 这是一个高度优化的库，支持各种各样的matrix操作，非常适合image processing。 所以，如果你能正确地结合OpenCV函数和Numpy函数，你将会得到一个非常高速的代码。
要记住的是，总是试图避免Python中的循环和迭代。 相反，使用Numpy（和OpenCV）中可用的数组操作工具。 使用C = A+B简单地添加两个numpy数组要比使用双重循环快很多倍。
例如，你可以检查这些文章：
- Python中的快速数组操作
- OpenCV-Python接口cv和cv2的性能比较
你是对的，Python几乎总是比C ++慢得多，因为它需要一个解释器，而C ++不需要。 但是，这确实需要C ++是强types的，这就使得错误的边缘更小。 有些人宁愿严格编码，而另一些人则喜欢Python的内在宽大。
如果您想要对Python编码风格与C ++编码风格进行全面讨论，那么这不是最好的地方，请尝试查找文章。
编辑：因为Python是一种解释的语言，而C ++编译到机器代码， 一般来说 ，你可以获得使用C + +的性能优势。 但是，关于使用OpenCV，核心OpenCV库已经被编译为机器代码，所以围绕OpenCV库的Python包装正在执行编译代码。 换句话说，当从Python执行昂贵的OpenCValgorithm时，由于已经针对您正在使用的特定体系结构进行了编译，所以您不会看到很多性能问题。
