矢量化OpenCV循环python

Question

我正在编写一个简单的辅助函数，它遍历所有已找到的轮廓并对它们执行某些操作。我的问题是，有没有办法对这个for循环进行矢量化，以使代码更有效

def TL(contours):
    k = 0
    for j, cnt in enumerate(contours):
        k =+ 1
        # x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
        area = cv2.contourArea(cnt)
        # r = w/h
        # if r <= 1.2*2.142 and r >= 0.8*2.142:
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt, True), True)

        if area > 50 and cv2.isContourConvex(cnt) == False and len(approx)<=15 and len(approx)>=8: # and len(approx)>=8  
            # cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
            (xc,yc),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
            # cv2.circle(frame,(int(xc),int(yc)),int(radius*0.9),(0,255,0),2)
            # TARGET = (xc,yc-radius-1)
            # nearest = find_nearest_white(TARGET)
            h = int(radius*4)
            w = int(h*2.25)
            x = int(xc-(1/3)*w)
            y = int(yc-h/2)

            if w*h <= 4000:
                cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
            continue

    return frame

Answer 1

你有一组轮廓，代码中最慢的部分（根据你的评论）是cv2.minEnclosingCircle()。

我可以看到两种主要方法：

1. 看看cv2.minEnclosingCircle()的实现，看看你是否可以建立一个更快的（为你的输入）。这里提到了一些算法：How can I find the minimal circle include some given points?
2. 使用多个线程（发布GIL）或多个进程。 cv2.minEnclosingCircle()调用可以并行（可能提前）完成，因为它们都是独立的。