MH ソフトウェア&サービスでの画像処理として、 OpenCV使用しています。

Raspberry Piでの最高速な処理方法を検討すべく、 OpenCVとnumpyの処理速度の比較をしています。

各処理を50万回処理させて、どちらが速いか調査し、速い方を採用してTiD サーモ AI デバイスの処理の高速化を図りました。

import cv2
import numpy as np

# ファイル名は適宜決定してください
file_name = "test.jpg"

img = None
org = cv2.imread(file_name)

for i in range(500000):
    # Resize: OpenCV is fast.
    #img = cv2.resize(org, (300,300), cv2.INTER_CUBIC)
    #img = cv2.resize(org, dsize=(300,300))
    #img = org.repeat(2, axis=0).repeat(2, axis=1)

    # Frip: 
OpenCV is fast.
    #img = cv2.flip(org, 1)
    #img = np.fliplr(org)

    # BGR to RGB: Numpy is fast.
    #img = org
    #img = cv2.cvtColor(org, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    #img = org[:, :, ::-1]

    # Grayslace: 
OpenCV is fast.
    #img = cv2.cvtColor(org, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #img = 0.299 * org[:, :, 0] + 0.587 * org[:, :, 1] + 0.114 * org[:, :, 2]

    # Rotate: 
OpenCV is fast.
    #img = np.rot90(org)
    #img = cv2.rotate(org, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) #2.99[sec]

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Qiita