要分析Python代码的性能，可以使用以下工具和技术：
使用time模块：可以使用time模块中的time()函数来计算代码执行所需的时间。可以在代码的不同部分插入time.time()函数来测量各个部分的执行时间，从而找出代码中的性能瓶颈。
使用cProfile模块：cProfile模块可以用来分析Python代码的性能，生成代码的性能统计报告。可以使用cProfile.run()函数将代码包装在一个函数中，然后运行代码，生成性能统计报告。
使用memory_profiler模块：memory_profiler模块可以用来分析Python代码的内存使用情况。可以使用@profile装饰器来标记要分析的函数或方法，然后使用命令行工具来运行代码并生成内存使用报告。
使用性能分析工具：还可以使用专门的性能分析工具，如Pyformance、Py-spy、SnakeViz等，来帮助分析Python代码的性能并找出性能瓶颈。
通过使用这些工具和技术，可以更好地分析Python代码的性能，并找出代码中的性能问题，从而优化代码并提高性能。
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import ...
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...
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import cv2
import numpy as np # 读取...
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x = 10 if x > 0: print("x is positive"...
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