????????在实际图像处理中程式每秒都要做大量的运算，为了体现程序的实用性，程序不仅要能给出正确的结果，同时还必须足够快。这就要求我们在同一硬体保证实现程序功能的前提下，能够对程式进行检测和优化，从而实现程式的最优化。
????????在Python中，可以使用一些工具和技术来检测和优化程序的性能。以下是几种常用的方法及其简要介绍：
????????使用Python的time模块可以测量程序的执行时间。可以使用time.time()函数来获取当前时间戳，从而计算代码块的执行时间。
????????cProfile是Python的内置模块，可以用于分析程序的性能。它可以提供函数级别的统计信息，包括每个函数的执行时间和调用次数。
????????line_profiler是一个第三方模块，可以用于分析代码的行级别性能。它可以显示每行代码的执行时间和调用次数，帮助找到代码中的瓶颈。
????????memory_profiler是一个第三方模块，可以用于分析程序的内存使用情况。它可以显示每个函数的内存占用量，帮助找到内存泄漏或过度分配的问题。
????????除了Python内置的模块，还有一些第三方工具可以用于性能分析。例如，使用Py-Spy可以直接采样Python进程的堆栈，以获得函数调用的时间分布情况。
????????有一些可视化工具可以帮助分析程序的性能。例如，使用SnakeViz可以将cProfile和line_profiler的输出结果可视化，以便更直观地分析程序的性能。
????????在进行性能优化时，可以使用这些工具来找到程序的瓶颈，并进行相应的优化。然而，需要注意的是，性能优化并不是一种简单的任务，需要综合考虑算法、数据结构、并行化等多个方面的因素。因此，在进行性能优化时，需要综合考虑各种方法和工具，并进行合理的权衡和取舍。
cv2.getTickCount() :该函数返回从参考点到这个函数被执的时钟数。所以当你在一个函数执行前后都调用它的话，你就会得到这个函数的执行时间(时钟数)。
cv2.getTickFrequency(): 返回时钟频率或者说每秒钟的时钟数目。所以你可以按照下列的方式得到一个函数运行了多少秒:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: Pegasus
"""
import cv2
import numpy as np
e1 = cv2.getTickCount()
# 在这里调用hello函数测试
print('hello world!')
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency()
print('运行时间为：',time)注意：也可以用time 模块实现以上功能，但是调用函数是time.time() 而不是cv2.getTickCount（）
OpenCV 中的很多函数优化使用SSE2AVX 等。也包含一些
没有优化的代码。如果我们的系统支持优化的尽利用只一点。在编时
优化是开启的。因此OpenCV 的就是优化后的代码如果你把优化
关的就只能执低效的代码了。你可以使用函数cv2.useOptimized()
来查看优化是否开启了使用函数cv2.setUseOptimized() 来开启优化。
我们来看一个简单的例子吧。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 9 21:08:41 2014
@author: duan
"""
import cv2
import numpy as np
# check if optimization is enabled
In [5]: cv2.useOptimized()
Out[5]: True
In [6]: %timeit res = cv2.medianBlur(img,49)
10 loops, best of 3: 34.9 ms per loop
# Disable it
In [7]: cv2.setUseOptimized(False)
In [8]: cv2.useOptimized()
Out[8]: False
In [9]: %timeit res = cv2.medianBlur(img,49)
10 loops, best of 3: 64.1 ms per loop看了吗优化后中值滤波的度是原来的两倍。如果你查看源代码的
你会发现中值滤波是 SIMD 优化的。所以你可以在代码的开始处开启优化
你住优化是开启的。
????????有些技术和编程方法可以帮助我们最大的发挥Python 和Numpy 的威力。在这里我们仅仅提一下相关的，你可以通过链接查找更多详细信息。
Python优化技术:?https://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips
Scipy和Numpy:http://scipy-lectures.org/advanced/advanced_numpy/index.html#advanced-numpy
我要说的最重要的一点是，要先用最简单的方式实现你的算法(因为结果正确最重要)，当结果正确后,再使用上面的提到的方法找到程序的瓶颈来优它。面给出一些建议：