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我正在通过 pyUSB 使用 FTDI D2xx 驱动程序通过串行处理来自特殊像素化 CCD 相机的数据。
相机可以以高带宽运行到 PC，高达 80 帧/秒。我很喜欢这样的速度，但我知道 Python 不可行，因为它是一种脚本语言，但我想知道我能得到多接近 - 无论是我在代码中遗漏的一些优化，线程，或使用其他方法。我立即认为打破最耗时的循环并将它们放入 C 代码中，但我对 C 代码没有太多经验，如果可能的话，我不确定让 Python 与其进行内联交互的最佳方式。我有使用 SciPy/Numpy 在 Python 中大量开发的复杂算法，这些算法已经过优化并且具有可接受的性能，所以我需要一种方法来加速数据的获取以反馈给 Python，如果这是最好的方法.
困难，以及我使用 Python 而不是其他语言的原因，是因为需要能够轻松地跨平台运行它(我在 Windows 中开发，但将代码放在嵌入式 Linux 板上，使独立系统)。如果您建议我使用其他代码，例如 C，我将如何跨平台工作？我从来没有在 Windows 和 Linux 之间编译过像 C 这样的低级语言，所以我想确定这个过程 - 我必须为每个系统编译它，对吗？你有什么建议？
这是我的函数，具有当前的执行时间:
读取流: 'RXcount' 为 114733，表示设备读取，从字符串格式化为等效字节
返回字节列表 (0-255)，表示二进制值
当前执行时间:0.037 秒
def ReadStream(RXcount):
global ftdi
RXdata = ftdi.read(RXcount)
RXdata = list(struct.unpack(str(len(RXdata)) + 'B', RXdata))
return RXdata
def ProcessRawData(RawData):
if len(RawData) == 114733:
ProcessedMatrix = np.ndarray((1, 114733), dtype=int)
np.copyto(ProcessedMatrix, RawData)
ProcessedMatrix = ProcessedMatrix[:, 1:-44]
ProcessedMatrix = np.reshape(ProcessedMatrix, (-1, 32))
return ProcessedMatrix
else:
return None
def GetFrame(ProcessedMatrix):
if np.shape(ProcessedMatrix) == (3584, 32):
FrameArray = np.zeros((256, 256), dtype='B')
DataRows = ProcessedMatrix[13::14]
for i in range(256):
RowData = ""
for j in range(32):
RowData = RowData + "{:08b}".format(DataRows[i, j])
FrameArray[i] = [int(RowData[b:b+1], 2) for b in range(256)]
return FrameArray
else:
return False
GetFrame 函数最弱)。设备 I/O 不是限制因素，因为它每 0.0125 秒输出一个数据包。如果我缩短了执行时间，那么我是否可以与某些线程并行运行采集和处理？def ReadStream(RXcount):
global ftdi
return np.frombuffer(ftdi.read(RXcount), dtype=np.uint8)
def ProcessRawData(RawData):
if len(RawData) == 114733:
return RawData[1:-44].reshape(-1, 32)
return None
def GetFrame(ProcessedMatrix):
if ProcessedMatrix.shape == (3584, 32):
return np.unpackbits(ProcessedMatrix[13::14]).reshape(256, 256)
return False
GetFrame 的结果到另一个并行运行的循环。
最佳答案
有几个地方可以显着加快速度。也许最明显的是重写GetFrame :
def GetFrame(ProcessedMatrix):
if ProcessedMatrix.shape == (3584, 32):
return np.unpackbits(ProcessedMatrix[13::14]).reshape(256, 256)
return False
ProcessedMatrix成为 ndarray类型 np.uint8 ，但除此之外，在我的系统上它的运行速度提高了 1000 倍。ReadStream你应该做这样的事情:def ReadStream(RXcount):
global ftdi
return np.frombuffer(ftdi.read(RXcount), dtype=np.uint8)
ProcessRawData并尝试:def ProcessRawData(RawData):
if len(RawData) == 114733:
return RawData[1:-44].reshape(-1, 32)
return None
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