Python+Numpy에서 실시간 제스처 인식에 대해 궁금합니다.

Question

나는 조언자와의 실험실 회의를 마치고, 이전 코드는 MATLAB로 작성되었으며 실시간 모드가 아닌 오프라인 모드를 실행하므로 Python+Numpy (오프라인 버전)로 변환하기로 결정했지만 실험실 회의 후 고문이 제기 된 후 문제를 제기합니다. 실시간 인식 속도, 그래서 나는이 프로젝트를 수행하기 위해 Python+Numpy의 속도에 대해 의심합니다. 또는 C에서 더 나은? 내 프로젝트는 전자 글러브 (2x 센서)를 사용하여 실시간 데이터를 얻고 데이터 처리, 인식 프로세스를 수행하는 것입니다.

Answer 1

기본 규칙을 따르면 Numpy는 매우 빠릅니다. 가능할 때마다 Numpy가 제공하는 연산자를 사용하여 Python 루프를 피해야합니다. 이것 그리고 이것 좋은 출발점이어야합니다.

이를 읽은 후 Matlab과 Numpy에 간단한 코드를 작성하고 성능을 비교하지 않겠습니까? Numpy에서 잘 수행되는 경우, 특히 코드가 프로젝트에서 사용중인 실제 알고리즘을 대표하는 경우 고문에게 설득하기에 충분해야합니다.

참고 : 또한 알고리즘이 실제로 실시간 인식에 적합하다는 것을 알 수 있어야합니다.

Answer 2

답은 Matlab에서 얼마나 잘 코딩하는지, Python/Numpy에서 얼마나 잘 코딩하는지 및 알고리즘의 세 가지에 달려 있다고 생각합니다. Matlab과 Python은 모든 것을 벡터화하고 라이브러리 통화를 사용하는 것에 대해 부지런한 경우 숫자 위기에 빠질 수 있습니다.

당신의 matlab 코드가 이미 매우 좋다면, 당신이 당신의 이점에 사용할 수있는 특정한 관용구가 없다면, 당신이 당신이 당신의 이점에 사용할 수 없다면, 당신이 많은 성능 혜택이 Numpy로 이동하는 것을 보았을 때 놀랄 것입니다. C로 이동하는 큰 이점조차 보이지 않을 수도 있습니다.이 경우 귀하의 노력은 알고리즘을 조정하는 데 더 잘 소비 될 것입니다.

Matlab 코드가 좋지 않은 경우 1) 더 나은 Matlab 코드 작성, 2) 좋은 Numpy 코드로 다시 작성하거나 3) C로 다시 작성하십시오.

Answer 3

당신은 볼 수 있습니다 Opencv, Python Libs가 있습니다ctypes-opencv그리고 Opencv-Cython; 나는 이것을 직접 사용하지 않았다. 이상적으로는 빠르게 실행되는 C 내부 루프와 유연한 파이썬/Numpy Play-With-Algorithms를 결합하려고합니다.
Bytheway Google "OpenCV 제스처 인식"→ 6680 히트.