処理速度0.014秒 FACE01 GRAPHICS ver.1.2.5

2021年8月8日、FACE01 GRAPHICSはバージョン1.2.5になりました。ここでは改めて処理速度の計測をしてみたいと思います。

FACE01 GRAPHICSを現実的な速度で動作させるにはミドルクラスかそれ以上のGPUカード(GeForce® GTX 1660 Tiなど)が必要です。

下記は検証に用いたマシンプロファイルです

-Computer-
Processor		: AMD Ryzen 5 1400 Quad-Core Processor
Memory			: 16389MB
Machine Type		: Desktop
Operating System	: Ubuntu 18.04.5 LTS
OpenGL Renderer		: NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti/PCIe/SSE2

1 コード
2 勘所
3 検証
- 3.1 対象が1人の場合
- 3.2 対象が2人の場合
4 まとめ

コード

FACE01 GRAPHICSを外部から呼び出すCALL_FACE01GRAPHICS125を作成し、その中にタイマー機能を付与します。CALL_FACE01GRAPHICS125の全コードは以下のとおりです。

# 変数設定 ==========================
tolerance=0.45
jitters=0
upsampling=0
mode='cnn'
frame_skip=-1
movie='test_distortion.mp4'
rectangle=False
target_rectangle=True
show_video=False
frequency_crop_image=10
set_area='NONE'
face_learning_bool=False
how_many_face_learning_images=1
output_frame_data_bool=False
print_property=False
calculate_time=True
SET_WIDTH=500
# ===================================


import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import cv2
import PySimpleGUI as sg
import FACE01GRAPHICS125 as fg

kaoninshoDir, priset_face_imagesDir = fg.home()
    
known_face_encodings, known_face_names = fg.load_priset_image.load_priset_image(
    kaoninshoDir,
    priset_face_imagesDir, 
    jitters = 10, 
    upsampling=0,
)

xs = fg.face_attestation(
    kaoninshoDir, 
    known_face_encodings, 
    known_face_names, 
    tolerance=tolerance, 
    jitters=jitters, 
    upsampling=upsampling,
    mode=mode, 
    model='small', 
    frame_skip=frame_skip, 
    movie=movie, 
    rectangle=rectangle, 
    target_rectangle=target_rectangle, 
    show_video=show_video,
    frequency_crop_image=frequency_crop_image, 
    set_area=set_area,
    face_learning_bool=face_learning_bool,
    how_many_face_learning_images=how_many_face_learning_images,
    output_frame_data=output_frame_data_bool,
    print_property=print_property,
    calculate_time=calculate_time,
    SET_WIDTH=SET_WIDTH
)

# window実装
layout = [
    [sg.Text('GUI実装例')],
    [sg.Image(filename='', pad=(25,25), key='cam1')]
]
window = sg.Window('window1', layout, alpha_channel=1)

# 並行処理
def multi(x):
    return x['img']

pool = ProcessPoolExecutor()
for x in xs:
    # <DEBUG>
    if x=={}:
        continue
    befor_time = time.perf_counter()
    result = pool.submit(multi, x)
    event, _ = window.read(timeout=1)
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break
    imgbytes=cv2.imencode(".png", result.result())[1].tobytes()
    window["cam1"].update(data=imgbytes)
    after_time=time.perf_counter()
    print(f'{round((after_time - befor_time) * 1000, 2)}')

# window close
window.close()
print('終了します')

登録人数は約650人で検証しました。

勘所

外部プログラムがFACE01 GRAPHICSにリクエストを投げて処理結果が返ってくるまでを計測しました。下記が該当部分になります。

def multi(x):
    return x['img']

for x in xs:
    ...
    befor_time = time.perf_counter()
    ...
    result = pool.submit(multi, x)
    ...
    after_time=time.perf_counter()
    print(f'{round((after_time - befor_time) * 1000, 2)}')

それでは計測を始めましょう