嵌入式计算机上的Octave/MATLAB与Python

我想在运行Linux的低端（Atom处理器）嵌入式计算机或微控制器上执行图像处理

我正在尝试决定是否应该用倍频程或Python编写图像处理代码。我觉得两种语言都很舒服，但是有什么理由我应该用一种语言而不是另一种吗？是否存在巨大的性能差异？我觉得，就语法而言，倍频程可能比Python更接近图像处理领域

谢谢你的意见

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<>编辑：这个问题的动机来自于我在八度设计和获得一个工作算法然后将算法移植到C++的事实。我正试图避免这种双重工作，并轻松地从设计到部署。

我有点惊讶于您不坚持使用C/C++-存在许多方便的图像处理库。尽管我有20年的C语言经验，8年的Matlab经验，只有1年的Python经验，但我还是会选择Python和OpenCV，OpenCV是一个非常优化的计算机视觉库，支持英特尔性能原语。一旦你有了一个工作Python解决方案，很容易将它转换成C或C++来获得额外的性能或降低功耗。我将用Python和NoMpyI来显示/原型，使用Python中的OpenCV优化，最后使用C++，并对Python引用实现进行测试。

< P>我对你不坚持C/C++ +有很多惊讶之处-存在许多方便的图像处理库。尽管我有20年的C语言经验，8年的Matlab经验，只有1年的Python经验，但我还是会选择Python和OpenCV，OpenCV是一个非常优化的计算机视觉库，支持英特尔性能原语。一旦你有了一个工作Python解决方案，很容易将它转换成C或C++来获得额外的性能或降低功耗。我将使用Python和NoMPy从PothTrIB开始显示/原型化，使用Python中的OpenCV优化，最后使用C++并对Python引用实现进行测试。

Matlab具有代码生成功能，这对您的工作流程可能有帮助。看一看。我的理解是Atom是x86体系结构，因此生成的代码也适用于它。你可以考虑得到一个版本，并在你的特定目标上给出上面的例子，以评估性能并检查生成的C代码。

Matlab有一个代码生成特性，它可能对你的工作流程有帮助。看一看。我的理解是Atom是x86体系结构，因此生成的代码也适用于它。你可以考虑得到一个版本，并在你的特定目标上给出上面的例子，以评估性能并检查生成的C代码。

你打算执行什么样的处理（简单的阈值或复杂的检测算法）？你有什么性能要求吗？（在图像上运行一次还是在实时视频上运行？）选择正确的工具在很大程度上取决于您想做什么。我们打算做相当复杂的计算机视觉算法，包括图像内的检测。我们的系统不是时间关键型的，其“循环”速率大约为0.2Hz，或者不是很快。您打算实现什么样的处理（简单阈值或复杂的检测算法）？你有什么性能要求吗？（在图像上运行一次还是在实时视频上运行？）选择正确的工具在很大程度上取决于您想做什么。我们打算做相当复杂的计算机视觉算法，包括图像内的检测。我们的系统不是时间关键的，它的循环率大约为0.2Hz，或者不是很快。虽然确实有许多方便和优化的库，但是我试图避免在像八度/Matlab这样的高层次环境中设计双重工作，然后将代码移植到一个更严格的语言，如C++。我们目前倾向于Python，但我想看看是否有坚持使用Octave的理由。好的，如果在Octave或Python中运行图像处理足够快，您可以坚持使用解释语言。速度Python优于八度，即使你坚持NUMPY。虽然确实有许多方便和优化的库，但我尽量避免在像Octhv/Matlab这样的高级环境中设计双重工作，然后将代码移植到一个更严格的语言，如C++。我们目前倾向于Python，但我想看看是否有坚持使用Octave的理由。好的，如果在Octave或Python中运行图像处理足够快，您可以坚持使用解释语言。速度方面的Python远远优于八度音阶——即使您坚持使用Numpy。