OpenCV 是一个非常强大的计算机视觉库，在 Python 中使用尤为广泛。为了提高效率和性能，以下是一些优化 OpenCV 代码的技巧。

1. 使用合适的图像格式

OpenCV 支持多种图像格式，如 PNG、JPEG、BMP 等。为了提高性能，建议使用 PNG 格式，因为它是一种无损压缩格式，可以减少内存使用。

2. 使用 NumPy 数组

OpenCV 使用 NumPy 数组来处理图像数据。NumPy 是一个高性能的科学计算库，与 OpenCV 兼容性很好。使用 NumPy 数组可以加速图像处理操作。

3. 利用向量化操作

OpenCV 提供了许多向量化操作，这些操作可以在单个操作中处理多个像素值。利用这些操作可以显著提高代码的执行速度。

4. 避免不必要的图像复制

在处理图像时，尽量避免不必要的图像复制。例如，可以使用 cv2.resize() 函数直接在原始图像上修改大小，而不是创建一个新的图像。

5. 使用合适的图像尺寸

在某些情况下，减小图像尺寸可以加快处理速度。例如，在目标检测任务中，可以将图像尺寸减小到一定范围，以减少计算量。

6. 利用 OpenCV 的内置函数

OpenCV 提供了大量的内置函数，这些函数经过优化，可以提供更高的性能。尽量使用这些函数而不是自己编写代码。

7. 使用 C++ 代码扩展

对于性能要求极高的应用，可以考虑使用 C++ 代码扩展 OpenCV。C++ 是一种性能较高的编程语言，可以提供更快的执行速度。

OpenCV 图像处理

更多信息，请访问 OpenCV Python 教程。