[GLP] Why it runing slow?

今天一个同事甩我一段代码，让我实现功能，说是对图片做半透明太慢了

我拿到手头一看，代码是这样的，据说是一个别的组算法厉害的大神写的

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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import cv2
def put_mask(img_path,output_fold):
    image = cv2.imread(r'E:\testdemo.jpg')
    bbox1 = [72,41,208,330]
    bbox2 = [100,80,248,334]
    zeros1 = np.zeros((image.shape), dtype=np.uint8)
    zeros2 = np.zeros((image.shape), dtype=np.uint8)
    zeros_mask1 = cv2.rectangle(zeros1, (bbox1[0], bbox1[1]), (bbox1[2], bbox1[3]),color=(0,0,255), thickness=-1 ) 
    zeros_mask2 = cv2.rectangle(zeros2, (bbox2[0], bbox2[1]), (bbox2[2], bbox2[3]),color=(0, 255, 0), thickness=-1)
    zeros_mask = np.array((zeros_mask1 + zeros_mask2))
    try:
      # alpha 为第一张图片的透明度
        alpha = 1
        # beta 为第二张图片的透明度
        beta = 0.5
        gamma = 0
        # cv2.addWeighted 将原始图片与 mask 融合
        mask_img = cv2.addWeighted(image, alpha, zeros_mask, beta, gamma)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_fold,'mask_img.jpg'), mask_img)
    except:
        print('异常')
    put_mask(img_path = '107.jpg', output_fold='E:\output')

我看了之后只是觉得，这代码写的太草率了吧，大家都说python简单，没错，是简单，但是也不能乱写吧。这一看就是把mask层放大到和图片一样大，再做addWeighted，addweight本来就慢，还变成大的来做，就不能只对小的部分做完再拼回去么，于是我写了一下测试代码如下，这甚至都谈不上什么算法，只是工程上的直觉而已，一个个像素处理，自然是能少处理就少处理一些，也才能块一些呗

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# -*- coding: utf-8 -*-
import cv
def combine_two_color_images(image1, image2):
    masklayer, background = image1.copy(), image2.copy()
    masklayer_height = masklayer.shape[0]
    masklayer_width = masklayer.shape[1]
    alpha =0.5
    # do composite on the upper-left corner of the background image.
    blended_portion = cv.addWeighted(masklayer,
                alpha,
                background[:masklayer_height,:masklayer_width,:],
                1 - alpha,
                0,
                background)
    background[:masklayer_height,:masklayer_width,:] = blended_portion
    cv.imshow('composited image', background)
    cv.waitKey(10000)

结果测下来，快了非常多，以前慢的感觉完全不存在了，主要原因，我们的mask层，一般只有200 * 200，但是图片大小是1960 * 1080，这个处理级别一下就差了50倍左右，然后我们一般每小时要处理上万张图片的数量级，所以这个差距就差很多了。写代码还是要把效率放心上才是。
吐槽完毕。