cv2.findNonZeroとNumpy.NonZeroの違い

Question

ここでは愚かな質問があります。

いくつかの白黒画像からピクセルの場所を探して、NumpyライブラリとOpenCVからこの2つの機能が見つかりました。

Iは、インターネット（http://docs.opencv.org/trunk/d1/d32/tutorial_py_contour_properties.html）上に見出さ例：

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8) 
    cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1) 
    pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask)) 
    pixelpointsCV2 = cv2.findNonZero(mask) 

述べ

OpenCVのはの座標を（与えながらnumpyのは、（行、列）形式の座標を与えますx、y）フォーマット。したがって、基本的に回答は交換されます。 row = xおよびcolumn = yに注意してください。

私の英語の理解に基づいて、説明が間違っていませんか？それはすべきではない：OpenCVのは（Y、X）又は（列、行）形式の座標を与えながら

numpyのは、（行、列）形式の座標を与えます。

私の質問は以下のとおり

1. はnumpyのリターン（行、列）/（x、y）のとOpenCVの（Y、X）行= xで、COLをい= y？ IMHOは行= yでなければならないが、col = x？

2. どちらが計算効率が良いですか？時間の面では&のリソースです。

多分、私は非母国語の英語の話者ではないため、この単純なことを正しく理解できません。

Answer 1

ドキュメントのエラーがあり：OpenCVのは、（x、y）の形式で座標を与えながら

numpyのは、（行、列）形式の座標を与えます。したがって、基本的に回答は交換されます。 注意：row = xおよびcolumn = yです。row = yとcolumn = xに注意してください。

だから、あなたの質問について：

1. numpyのは(row,col) = (y,x)を返し、OpenCVのは、あなたが行列全体をスキャンして、いくつかのポイントを取得する必要が(x,y) = (col,row)

2. 返します。私はパフォーマンスに大きな違いがあるとは思わない（がテストされるはずです！）。

   Pythonを使用しているので、おそらくPythonの機能を使用する方がよいでしょう。数が少ない。これらの2つのバージョンを比較する

ランタイムテスト -

In [86]: mask = (np.random.rand(128,128)>0.5).astype(np.uint8) 

In [87]: %timeit cv2.findNonZero(mask) 
10000 loops, best of 3: 97.4 µs per loop 

In [88]: %timeit np.nonzero(mask) 
1000 loops, best of 3: 297 µs per loop 

In [89]: mask = (np.random.rand(512,512)>0.5).astype(np.uint8) 

In [90]: %timeit cv2.findNonZero(mask) 
1000 loops, best of 3: 1.65 ms per loop 

In [91]: %timeit np.nonzero(mask) 
100 loops, best of 3: 4.8 ms per loop 

In [92]: mask = (np.random.rand(1024,1024)>0.5).astype(np.uint8) 

In [93]: %timeit cv2.findNonZero(mask) 
100 loops, best of 3: 6.75 ms per loop 

In [94]: %timeit np.nonzero(mask) 
100 loops, best of 3: 19.4 ms per loop 

をこのように、様々なdatasizes全体でnumpyの対応物の上に何かの周り3xスピードアップをOpenCVの結果を使用しているようです。