の拡張 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. でこれを効率的に行うために並列処理を実装できますか opencv - 複数のビデオを1つのビデオに結合し、Pythonを使用してそれらの位置を設定するにはどうすればよいですか; python - MLPとCNNの異なるモデルパフォーマンス; opencv - pythonで画像を全画面表示するにはどうすればよいですか?

。とにかく多くのopenCV関数はGILをリリースするので、複数のコアを一度に使用することによる計算上の利点がまだあるはずです。さらに、スレッドはプロセスほど重いものではないため、これによりオーバーヘッドがある程度削減されます。いくつかの調査の後、プロセスでうまく動作する画像ライブラリを見つけていません。関数をピクルして子プロセスに送信しようとすると、すべて失敗するようです(計算のために作業項目が子プロセスに送信される方法)。, numpy - Python:URLから画像を読み取り、画像のサイズを変更してグレースケールに変換します, beautifulsoup - Python:Beautiful Soupを使用してHTMLタグから画像ソースを抽出する, python - opencv imutilsはビデオストリームのサイズを変更します, PythonでDjangoを使用して、html/cssフレームワークをはるかに高速化するにはどうすればよいですか?, ダウンサイズせずにPython UIイメージをスケーリングします(wxpython、PILなどを使用), スクリプトは、メモリが限られている状況でGDを使用して画像のサイズを変更できる場合のPHP 7 PSR-7応答テスト, sockets - ブラウザに画像を表示するシンプルなpython 3 Webサーバー, 純粋なjavascriptとHTML5を使用してキャンバスイメージを圧縮およびサイズ変更する方法, xml - xslt 10では、replace()関数の代替をどのように使用しますか, opencv - python Tkinterを使用してマウスクリックでピクセルカラーを識別するプログラム, opencv - 複数のビデオを1つのビデオに結合し、Pythonを使用してそれらの位置を設定するにはどうすればよいですか, How to reduce noise in an image by assessing percentage of equal neighbourhood pixels - 等しい近隣ピクセルの割合を評価して画像のノイズを減らす方法:Java OpenCV.  パラメータとして渡す代わりに:, find ... -print0

を置き換えることにより、プロセスの代わりにスレッドを使用できます *.jpg  受け入れることができ、その多くをバッチで提供します。, 上記の回答のImageMagickの側面はWindowsで機能しますが、私はWindowsを使用せず、そこでGNU Parallelを使用するかどうか不明です。多分 のファイル名の数を計算します に変更したい

フォルダ(5M +)に多くの画像ファイルがあります。これらの画像はサイズが異なります。これらの画像のサイズを Why not register and get more from Qiita? を使用します

 マルチプロセッシングでうまく動作しない場合、 もしあなたがPythonでこれをやるつもりなら、私の答えを無視してください。仕事を簡単かつ迅速に行うことに興味がある場合は、続きを読んでください... CPUが"fatter"になり、ではなくより多くのコアを持つようになり、並行して実行することがたくさんある場合は、GNU Parallelをお勧めします。 >より高いクロックレート(GHz)の「より高い」。, 最も単純な方法では、Linux、macOS、およびWindowsのコマンドラインからImageMagickを使用して、多数の画像のサイズを変更できます。, 数百万の画像がある場合、 この記事について Raspberry PiにUSBカメラを接続してOpenCVで読み込むと、速度(FPS)が非常に遅いことがあります。また、PiCameraを使っても、解像度が高いと速度が出ないことがあります。 これを高速化 …   また、プログラムがpythonコードではなく、ランタイムライブラリに時間がかかる場合、高速化は望めません) よって、pypyは、Pythonコードの実行にかなりの時間が費やされる長時間実行プログラムを実行するとき最大の高速化を行います。 メモリ使用量 と

|__ Port 2: Dev 3, If 2, Class=Audio, Driver=snd-usb-audio, 480M you can read useful information later efficiently. 本来は「ライブラリを使う」や「ライブラリを作る」といったほかの対策も「スクリプトを書き直す」に該当します。ここではPythonの言語仕様と標準ライブラリの範疇でできることとして、下記の手法を紹介します。標準ライブラリの範疇でできることなので、依存はあまり増えません(=Pythonのバージョンには依存することがあります)。 1. の下

 -別の質問をすることができます-無料です!, ImageMagick部分に関しては、次のコマンドを使用してファイル内のすべてのJPEGファイル名のリストを取得できると思います。, そして、WindowsでGNU Parallelを実行する方法を見つけた場合、次のような方法を使用しておそらく並列処理できます:, これらのイメージが磁気ハードドライブに保存されている場合、読み取り/書き込み速度の制限を受けることが非常によくわかります(回転する磁気ディスクでは、小さな読み取りと書き込みが非常に遅い)。, それ以外の場合は、処理プールでいつでも問題をスローして、複数のコアを利用できます:, cv2 Python 画像の読み込みを高速化する ... てしまいますし,1回だけならまだしも,実験のために何度も読み込むならなおさら高速化したいところです. ... OpenCV: 4.23 ms: matplotlib: 4.37 ms: keras.preprocessing: 3.49 ms: skimage: 2.56 ms: PIL: 2.63 ms: numpy: 333 µs: 。, OpenCVを使用してPythonで次の関数をループでサイズ変更するために使用しました, ただし、完了するまでに7時間以上かかります。このプロセスを高速化する方法があるかどうか疑問に思っていました。, dask

前もって画像を変換しておけば,これくらいの速度が出るという表であり,numpyやpickleが一概に速いと結論できるものではありません., pickleはpickle.dumpする際にprotocolを指定することができ,新しいプロトコルほど,読み込みの速度が上がるそうですので,プロトコルごとに画像データを保存しています., accimageのような高速なライブラリもありますが,macOSに対応していなかったので使用していません., 512×512の.png画像を,numpyとpickleで保存した際のサイズは以下の通りです., ストレージに余裕があって,読み込み速度をできるだけ上げたい場合には,いったんnpyやpickleなどで読み込みやすいように変換しておくのがよいようです.. |__ Port 2: Dev 3, If 1, Class=Video, Driver=uvcvideo, 480M

|__ Port 1: Dev 2, If 0, Class=Hub, Driver=hub/4p, 480M を開始するのではなく、 parallel -0

1-2.  および/またはおそらく

 か何か。?もしそうなら、それはどのように可能ですか?. 1-1.

を使用します stdin

 ファイル名をヌルで終了して、スペースに問題がないようにします。, parallel -X

What is going on with this article?

mogrify OpenCV 4.1.0であれば、color_detail.hppのバグも修正されています。

の多少既知の問題のため スクレイピングで大量のデータを取得するプログラムや機械学習のプログラムを作成すると、プログラムの内部では同じような処理を何度も繰り返しており、並列化させることで処理が高速化される可能性があります。以前の投稿で紹介しましたが、我が家には6コア |__ Port 2: Dev 3, If 0, Class=Video, Driver=uvcvideo, 480M

/: Bus 02.Port 1: Dev 1, Class=root_hub, Driver=xhci_hcd/4p, 5000M
Pythonスクリプトの書き方を見直す 2.

 シェルのコマンドバッファーがオーバーフローするため、次を使用して |__ Port 4: Dev 5, If 1, Class=Human Interface Device, Driver=usbhid, 1.5M, #print("Capture FPS = ", 1.0 / (time.time() - capture_start_time)), Raspberry Piと純正カメラモジュールで監視カメラを作る、おそらく正しい方法 jessie版 (motion + v4l2ドライバ), https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/video_v4l2.py, Python 3のmultiprocessingでプロセス間で大量のデータを受け渡しつつnumpyで処理する, キャプチャ解像度やフレームレート、取り込みデータ形式は下記のように行う。これらの組み合わせにカメラが対応していないとエラーが起きることがあり、どの組み合わせに対応しているかは, キャプチャした後のプログラムの処理に時間が掛かったときにコマ落ちしないためのバッファがあるが、バッファが大きすぎると遅延(コマ遅れ)が気になることもある。その場合は, OpenCV 4以降ではキャプチャを直接V4L2で行われず GStreamer を経由されることがある。そうすると上記のテクニックの一部は使えなくなるが、V4L2から直接キャプチャした場合は、例えば以下のようにする, you can read useful information later efficiently.

Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img) OpenCV 4.1.0; 測定方法. に画像名を入力できます

キャッシュを活用する 4.

By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. /: Bus 01.Port 1: Dev 1, Class=root_hub, Driver=xhci_hcd/1p, 480M What is going on with this article? 1-3. より新しいバージョンの OpenCV 4.1.0 をPython 3.7用にビルドする手順「OpenCV 4.1.0(CUDA 10.0, VTK 8.2.0, Qt5.12.2)をWindowsでビルドしてPythonから使う方法」も公開しました。.  つまり、まったく新しい Why not register and get more from Qiita? |__ Port 3: Dev 4, If 0, Class=Human Interface Device, Driver=usbhid, 1.5M Help us understand the problem. mogrify 数百枚ならまだしも,数万枚規模になると読み込むだけで数分かかってしまいますし,1回だけならまだしも,実験のために何度も読み込むならなおさら高速化したいところです., 使用したライブラリと,画像1枚の読み込み(numpy.arrayとしてデータを取得)にかかった時間は以下の通りです., numpyとpickleについては,あらかじめ画像を.npy, .pickleとして保存しておいたものを読み込みましたので,公平な比較ではありません. とともに
非常に初歩的な話です…USBカメラではなくて、ラズパイ専用カメラでも Raspberry Piと純正カメラモジュールで監視カメラを作る、おそらく正しい方法 jessie版 (motion + v4l2ドライバ) に説明されているように bcm2835-v4l2.ko カーネルモジュールを読み込んでおけば以下の手順でできるはずですが、ラズパイ専用カメラは現物持ってないので確認していません。よく考えたらこの記事はラズパイに依存していませんでした…(タイトル更新しますた)。UbuntuかDebianなら下記の話は当てはまります。, lsusb -t の出力に Class=Video, Driver=uvcvideo があることを確認する, 以下のプログラムを python3 capture.py として実行するとカメラからの映像が表示されます。なおUbuntu Mate ラズベリーパイだと、/dev/video0 にアクセスできないパーミッションになっているから sudo chmod a+rw /dev/video0 とかして下さい。, 上記の小技を全部いれた例は以下です。しかし、ラズパイにUSB 2.0接続のElecom製ウェブカメラ をラズパイ4BのUSB 3ポートに接続すると、次の例ではキャプチャが25fps程度で出来るが画面更新が10fps以下でしかできなかった。並列処理 を行い画面更新も25fpsで行う例を最後に示す。また、記事著者のウェブカメラではUSB 2.0接続なのでキャプチャ解像度を640x480よりも大きくすると、フレームレートが結構落ちる。キャプチャ自体のフレームレートを高くするためには OpenCVのカメラ読み込みを高速化し、遅延時間も短くする に説明されるように capture.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('Y', 'U', 'Y', 'V')) の行を変えて、カメラから取り込むデータを圧縮してUSBケーブルに流すようにするとよい。記事著者は画質劣化を嫌ったので敢えて圧縮を行っていない。, 直前の例ではキャプチャが25fpsでできるのに、画面表示は12fps程度になってしまっていた。画面表示更新とキャプチャを並列に行うと両方を25fps程度で動作させることができる。Python 3のmultiprocessingでプロセス間で大量のデータを受け渡しつつnumpyで処理するに基づいて、並列処理を行う例を次に示す. 1-4.

 各画像の処理、GNU Parallelは

アルゴリズムとデータ構造を工夫する 3.

並列化する

以下のように高速化できた; CPU: 2.8 [msec] GPU: 約0.8 [msec] 注意 画像サイズと処理内容によっては、GPUの方が遅くなるので注意; 環境. 128x128 |__ Port 2: Dev 3, If 3, Class=Audio, Driver=snd-usb-audio, 480M

Cygwin |__ Port 4: Dev 5, If 0, Class=Human Interface Device, Driver=usbhid, 1.5M の下で実行されると思う キャプチャ自体のフレームレートを高くするためには OpenCVのカメラ読み込みを高速化し、遅延時間も短くする に説明されるように capture.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('Y', 'U', 'Y', 'V')) の行を変えて、カメラから取り込むデータを圧縮してUSBケーブル …

multiprocessing.dummy.Pool

git-bash 処理時間測定の前には、以下コマンドを実施 multiprocessing.Pool

Help us understand the problem.


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