为什么 SciKit 的分水岭功能太慢？答案

【问题标题】：Why is watershed function from SciKit too slow?为什么 SciKit 的分水岭功能太慢？
【发布时间】：2019-05-13 18:50:35
【问题描述】：

我对 OpenCV、Skimage(SciPy) 和 BoofCV 中的分水岭函数的执行时间进行了比较。尽管 OpenCV 似乎比其他两个快得多（平均时间：10 个样本的 0.0031 秒），但 Skimage 的执行时间差异很大（从 0.03 到 0.554 秒）。我想知道为什么会这样？它不应该是本机python函数吗？

【问题讨论】：

标签： python time native scikit-image watershed

【解决方案1】：

如果没有更多详细信息，很难知道您的特定应用程序运行缓慢的原因。但总的来说，scikit-image 代码不如 OpenCV 优化，但涵盖了更多用例。例如，它可以使用浮点值作为输入，而不仅仅是 uint8，它可以使用 3D 甚至更高维度的图像。

关于性能：OpenCV 使用高度优化的 C/C++ 编码，而 scikit-image 使用 Cython 编码，Cython 是一种将 Python 代码编译为 C 的混合语言，实现了 C 性能。但是，Cython 中没有几个优化，正如我上面提到的，实际实现的内容存在差异，从而导致性能差异。

【讨论】：

非常感谢您的回答。我在 OpenCV 和 Scikit-image 中使用完全相同的代码，只需使用 OpenCV 调用分水岭一次（首先我必须将其转换为彩色 RGB 图像），然后使用 scikit-image 调用一次。所以我得到了上面的区别。我知道 scikit 也可以处理 3D 图像，但我想将它与不能处理的 OpenCV 进行比较，所以我受限于 2D 图像。