C++、C#、python调用OpenCV进行图像处理耗时对比

一、前言

图像处理算法库中OpenCV是比较常用的算法库，可使用不同语言进行调用编写算法，常用的语言有 C++、C#、python ，本文主要对比了不同语言调用OpenCV进行 图像读取、图像保存、图像灰度化、图像腐蚀与膨胀、OTSU分割 几种常用的图像处理操作，耗费的时间长短，为在图像处理算法的 编程语言选择上提供一些参考 。

二、环境介绍

其中opencv-python-headless为python调用的包， opencv-python-headless是opencv-python的轻量版本 ，仅包含用于图像处理的核心模块。

opencvsharp是C#调用的软件库，是第三方开发的适配C#的OpenCV。

C++调用的opencv是从官网下载的官方版本。

三种编程语言调用的opencv 统一为4.10.0版本，发布日期为2024-06-03 。

三、耗时对比

图像处理操作对象图片为 500万像素图片 。

3.1读写jpg、bmp图片耗时对比

对表中数据进行分析：

1. python与C++读写 图片的耗时 基本一致 ，而 C#读取 图片的耗时约为 二者的3倍以上 ， 写入 图片的速度 基本一致 ；
2. 读写 灰度图像 的耗时约为读写 彩色图像的一半 ；
3. jpg 图片 写入 耗时约为 bmp图像的6倍 ， 读取 耗时约为 bmp图像的1倍 。

3.2灰度化、阈值分割、膨胀腐蚀耗时对比

从表中数据可分析得出：

1. python、C#、C++ 在灰度化、阈值分割、膨胀腐蚀三种算法上 三种语言耗时基本一致，C#膨胀腐蚀的耗时高出二者50% ；
2. 先膨胀再腐蚀与直接进行闭运算耗时一致 ，与理论相符。

附录

（1）imread函数以不同模式读取图片

OpenCV读取图片使用的imread函数，可通过指定 第二个参数以不同模式读取图片 ：

（2）OpenCV读取图片格式与PIL读取图片格式区别

OpenCV的imread函数读取图片后的通道顺序为 BGR ，PIL库的Image类读取图片后的通道顺序为 RGB ，二者读取图片的坐标原点为左上角，x轴为高度方向，y轴为宽度方向，如下图所示：

OpenCV的imread函数以IMREAD_GRAYSCALE读取彩色图片时，会将图像强制转换为灰度图，这种转换过程遵循特定的加权平均法，公式如下：

Gray=0.114×B+0.587×G+0.299×R

计算结果会 四舍五入保留为整数 。

这种加权公式的依据为：

1. 绿色权重最大，因为 人眼对绿色最敏感 。
2. 蓝色权重最小，因为人眼对蓝色不太敏感。