对Python + Numpy到实时手势识别感到好奇

Question

我刚刚完成实验室与我的顾问会面，之前的代码是用matlab编写的，它运行离线模式而不是实时模式，所以我决定转换为python + numpy（在离线版本中）但是在实验室会议之后，我的顾问提出关于实时识别速度的问题，所以我怀疑python + numpy的速度来做这个项目。或更好的c？我的项目是关于使用电子手套（2x传感器）来获取实时数据并进行数据处理，识别过程

Answer 1

如果遵循一些基本规则，NumPy会非常快。您应该尽可能地使用NumPy提供的运算符来避免Python循环。 This和this 应该是一个很好的起点。

阅读完之后，为什么不在Matlab和NumPy中编写一些简单的代码并比较性能？如果它在NumPy中表现良好，它应该足以说服你的顾问，特别是如果代码代表你在项目中使用的实际算法。

注意：您还应该看到您的算法非常适合实时识别。

Answer 2

我认为答案取决于三件事：你在Matlab中的编码效果，你在Python / Numpy中编码的能力以及你的算法。如果你想要对所有内容进行矢量化并使用库调用，那么Matlab和Python都可以快速进行数字运算。

如果您的Matlab代码已经非常好，如果您看到很多性能优势转移到Numpy，我会感到惊讶，除非您可以使用某些特定的习惯用法。您甚至可能看不到向C转移的巨大好处。在这种情况下，您可能会更好地调整算法。

如果您的Matlab代码不太好，您可以1）编写更好的Matlab代码，2）重写好的Numpy代码，或者3）用C语言重写。

Answer 3

您可以查看具有Python库的OpenCV ctypes-opencv 和opencv-cython; 我自己没有用过这些。 理想情况下，您希望结合快速运行的C内循环 灵活的Python / Numpy游戏算法 通过谷歌“opencv手势识别”→6680次点击。