摘要
战斗画面上有一条行动条，按行动顺序列出各兵堆的小卡片。为了认出每张卡片是哪种生物，程序把卡片和一个模板库（每种生物 8 个变体：不同尺寸、是否镜像）逐一做带掩码的模板匹配（OpenCV 的 matchTemplate）。此前一次真实性能剖析显示：同一常驻进程里，热匹配累计 19.51 秒，占战场读取器的 98.71%。
静态分析发现一个可能的浪费：模板库保存的 RGB 模板其实是从 RGBA 图像切出来的“视图”，每个像素占 4 字节步长，内存不连续；同一个模板会被每张卡片重复使用，OpenCV 的 Python 绑定可能每次都要先把它重新打包成连续数组。本实验的唯一改动是：在构造模板库时，把每个 RGB 模板一次性物化成连续的 uint8 数组。
结果：3 个合成软件检查证明匹配结果逐位不变；唯一一次小型微基准中，16 次热匹配累计耗时从 0.5584 秒降到 0.5396 秒，减少约 3.37%。这只是一个很小的正观察，真实游戏和端到端的收益未知。
要回答的问题
把模板一次性存成连续数组，能否在不改变任何匹配结果的前提下减少热匹配耗时？
数据与来源
- 只用内存中合成的小模板库：三个有效实体（其中两个像素完全相同，用来制造并列）加一个透明 / 被过滤的实体，原有 8 个变体和原生 RGB 尺寸。不读写 PNG，不使用真实游戏图、游戏资料库、模型或 OCR。
- 此前那次真实剖析的测量额度（3 次）已用完，本实验不重开，也没有新的真实测量。
方法
生产代码改动： 只在模板库构造时把 oriented[:, :, :3]（RGBA 的 RGB 视图）替换为 np.ascontiguousarray(oriented[:, :, :3])，每个变体一次。掩码仍由原 RGBA 生成；尺寸、镜像、模板库、构造与匹配函数的签名、默认值、阈值和匹配代码都不变（匹配函数的语法树严格相同）。不另建缓存、不保存第二套模板库。
三组软件检查：
- 原“非连续”与新“连续”构造的像素、掩码、变体元数据相同；四种配置、两张裁图的全部带掩码匹配响应——包括有限值的位，以及 NaN / ±Inf 的位置——严格相等，完整排名 JSON 无误差相等。另用探针观察到实际交给 OpenCV 的模板像素步长从 4 变为 3、连续性从 false 变为 true。
- 并列与退化情况：重复实体按名称排序、镜像命中、低掩码过滤、top 参数和错误路径都保持；额外用人为控制的响应验证正分的镜像 / 尺度并列仍选原来的首个变体（这不是自然图像结果）。
- 两个工作线程共享只读快照：两线程都参与、共享原数组、结果与串行一致，关闭后线程和引用都释放。
微基准： 在用户的战斗记录 App 退出、确认没有其他项目进程后，只运行一次预先写好的命令，不换顺序、不重复挑好结果。同一份内存 RGB，先跑“非连续”再跑“连续”，各一个阶段：每阶段构造一次、首次匹配一次、热匹配 16 次。共 34 次排名、816 次带掩码的底层调用。串行单线程，OpenCV 底层线程数 24 保持不变。
设置
| 项目 | 设置 |
|---|---|
| 迭代 | 每种布局 1 次首次 + 16 次热匹配 |
| 线程 | Python 串行；OpenCV 24 线程 |
| 计时 | 构造、首次匹配、热匹配分开记录；JSON 校验不计入每次匹配计时 |
结果
软件检查：3 项通过，0 失败 / 错误 / 跳过（pytest 1.27 秒）。
微基准（秒 / 次数）：
| 指标 | 非连续（对照） | 连续 |
|---|---|---|
| 构造 | 0.0032340 | 0.0030293 |
| 首次匹配 | 0.0378078 | 0.0343698 |
| 16 次热匹配累计 | 0.5584393 | 0.5396449 |
| 热阶段壁钟（含 JSON 检查） | 0.5589921 | 0.5401396 |
| 热阶段实际带掩码调用 | 384 | 384 |
| 每次匹配中非连续的模板输入 | 24 | 0 |
热匹配快了 1.0348 倍，即减少约 3.37%；每次匹配后检查完整 JSON 相等，两种布局结果严格一致。两种布局的逻辑 RGB 模板字节数都是 595,332（这不是进程内存实测）。整个命令壁钟 1.494 秒，退出码 0。
失败与负结果
- 收益很小。热匹配仍是主要耗时，本改动没有减少匹配的调用次数或规模。
- 测量期间没有连续采样系统进程；之后得知有另一项解码任务可能在附近时间开始，因此不能证明全程没有短暂的资源竞争。没有因为可能的噪声而重测。
- 隐藏在绑定层里的拷贝次数和耗时没有直接测量，只用探针证明了输入连续性。
局限
- 单次测量、固定顺序、极小的模板库，受缓存、顺序和噪声影响；不支持“稳定提速”、全模板库收益、p95 或 App ≤3 秒的结论。
- 没有真实游戏图的测量；真实收益需要另批独立的测量协议和时间窗口。
结论与下一步
改动保留：它不改变任何结果，并在小型合成测量中有一个小的正观察。但它不能解释 19.5 秒热匹配的主要部分，要显著提速仍需减少匹配规模或换算法。真实收益要另行批准独立测量。
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