Skimage.transform.resizeはcv2.resizeよりも遅く、遅くはありません。 。 。

Skimage Transform Resize Is Slower Than Cv2

ニューラルネットワークの実験では、skimageがcv2のサイズに変更され、gpuの使用率が大幅に向上しました。
気持ちいいので、速度を比較しました。

私のコンピューターの結果は、cv2がN倍高速なskimageであるということです。

skimage 14.56161642074585 cv2 0.10870647430419922

比較コードは以下の通りです

from skimage.transform import resize import cv2 import numpy as np from time import time img = np.random.randint(0, 256, [1920, 1080, 3], dtype=np.uint8) t1 = time() for i in range(100): resize(img, (416, 416), 3, preserve_range=True, anti_aliasing=False) print('skimage', time()-t1) t1 = time() for i in range(100): cv2.resize(img, (416, 416), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) print('cv2', time()-t1)