技巧 | OpenCV程序執(zhí)行時間計算

大家用OpenCV做開發(fā)，經常需要調試算法，打印出算法的執(zhí)行時間，OpenCV中沒有直接獲取時間戳的函數，但是有兩個根據CPU時鐘可以精準計算算法每個步驟執(zhí)行時間的函數，通過它們可以計算一行或者多行代碼的執(zhí)行時間，視頻處理的FPS等性能指標。

cv.getTickCount,

返回CPU執(zhí)行的時間周期數，

cv.getTickFrequency

每秒CPU時間周期總數

計算一段算法處理執(zhí)行的時間秒數，代碼結構如下：

e1 = cv.getTickCount()# your code executione2 = cv.getTickCount()time = (e2 - e1)/ cv.getTickFrequency()

time是以秒位單位。

計算秒/毫秒/FPS

在算法執(zhí)行階段，有三個經常使用的速度性能計量指標分別是秒、毫秒、FPS(每秒多少幀)，根據上面的cv.getTickCount與cv.getTickFrequency兩個函數，這三個指標的計算代碼如下：

e1 = cv.getTickCount()
# your code execution
e2 = cv.getTickCount()
## 計算秒
time = (e2 - e1)/ cv.getTickFrequency()


## 計算毫秒
mt =((e2 - e1)/ cv.getTickFrequency())*1000


## 計算FPS
fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1)

網絡模型推理執(zhí)行時間計算

OpenCV中還提供了網絡模型推理執(zhí)行時間得計算函數，完成一次深度學習模型推理的時間，可以從模型的getPerfProfile函數中獲取，轉換為毫秒數，相關的計算代碼如下：

# Put efficiency information.t, _ = net.getPerfProfile()label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency())

下面的代碼演示了實時視頻人臉檢測模型推理時間毫秒數與計算執(zhí)行時間FPS

# 人臉檢測
while True:
    e1 = cv.getTickCount()
    ret, frame = capture.read()
    if ret is not True:
        break
    h, w, c = frame.shape
    blobImage = cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0), False, False);
    net.setInput(blobImage)
    cvOut = net.forward()

    # Put efficiency information.
    t, _ = net.getPerfProfile()
    label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency())

    # 繪制檢測矩形
    for detection in cvOut[0,0,:,:]:
        score = float(detection[2])
        objIndex = int(detection[1])
        if score > 0.5:
            left = detection[3]*w
            top = detection[4]*h
            right = detection[5]*w
            bottom = detection[6]*h

            # 繪制
            cv.rectangle(frame, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (255, 0, 0), thickness=2)
            cv.putText(frame, "score:%.2f"%score, (int(left), int(top)), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
    e2 = cv.getTickCount()
    fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1)
    cv.putText(frame, label + (" FPS: %.2f"%fps), (10, 50), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow('face-detection-demo', frame)
    cv.waitKey(1)

此外，OpenCV還有兩個函數可以決定程序執(zhí)行時間，默認情況下OpenCV會自動編譯優(yōu)化代碼,檢測是否啟用自動化，它們分別是：

cv.useOptimized() ## 檢查是否使用優(yōu)化cv.setUseOptimized() ### 設置優(yōu)化

默認情況下，OpenCV都是自動啟動優(yōu)化，根據CPU支持不同，可以啟動SSE/AVX等底層指令集優(yōu)化！