Discussion :

[cocs78]

Bonjour à tous

Je développe actuellement une application de traitement d'images en temps réel. Les images que j'utilise sont en HD (1920 *1080 pixels) avec une acquisition de 30 FPS. malheureusement je n'arrive pas à atteindre un temps d'analyse inférieur à 1/30 seconde par image.

J'ai pensé à utiliser plusieurs thread ou utiliser une carte graphique mais n'ayant pas une grande connaissance dans ce domaine je m'en remet à vous. Quelles sont mes possibilités, puis-je baisser de manière significative mon temps de traitements ?

Merci d'avance vos réponse

[Ehonn]

Bonjour

Si tu peux nous fournir le kernel de calcul, on pourra vraiment t'aider.

Sinon :
- vérifie que tu as bien activé les options d'optimisation du compilateur
- vérifie s'il n'y a pas d'optimisation de l'algo lui-même
- fait attention au parcours dans la mémoire (pour minimiser les défauts de cache)
- si tu as plusieurs cœurs disponibles, regarde du côté d'OpenMP (ou std::thread)
- essaye d'utiliser les extensions SIMD
- après il te reste l'utilisation de la carte graphique avec OpenCL ou Cuda

[dragonjoker59]

Tout dépend des traitements que tu as à faire.
J'ai personnellement utilisé les intstructions SSE2, ou CUDA pour l'optimisation de traitements sur des images Full HD.
Les gains étaient vraiment appréciables, mais avec le SSE2 il faut une grande rigueur et une bonne compréhension de ce que tu fais.
Pour CUDA, il faut penser d'une toute autre manière, à cause de la manière dont est parallélisé le traitement.
Et une autre solution que je n'ai pas testée c'est OpenMP.

[EDIT]

Owned.

[SkyZoThreaD]

Il n'y a pas à tortiller. Il faut utilisr le gpu pour le traitement d'images haute def. Tu peux utiliser des langages gpu comme Cuda ou Opencl qui sont très bons et bien documentés.
Mais sans aller jusque là, tu peux très bien écrire un petit prog OpenGL et faire le traitement d'image par des shaders (GLSL ou Cg) dans un FBO et récupérer les données par un glReadPixels. Y'a pas plus "temps réel"

[Ehonn]

Il n'y a pas à tortiller. Il faut utilisr le gpu pour le traitement d'images haute def. Tu peux utiliser des langages gpu comme Cuda ou Opencl qui sont très bons et bien documentés.
Mais sans aller jusque là, tu peux très bien écrire un petit prog OpenGL et faire le traitement d'image par des shaders (GLSL ou Cg) dans un FBO et récupérer les données par un glReadPixels. Y'a pas plus "temps réel"

Il s'agit d'une option, qui portera très probablement ses fruits car généralement les problèmes de traitements d'images sont des problèmes que les GPU aiment bien.
Cependant (sauf erreur de ma part) Cuda ne fonctionne que sur les cartes graphiques nVidia, OpenCL est relativement compliqué à utiliser. Les deux sont assez difficiles à installer correctement. (D'une carte graphique à l'autre, les performances ne sont pas (toujours) portables).
Envisager une optimisation CPU (multi-thread) n'est pas stupide, si elle amène les performances voulues, le développement sera plus rapide et le code plus facilement maintenable.

[cocs78]

Bonsoir,

Tout d'abord merci d'avoir porté attention à mon problème

je traite mes images à l'aide de la bibliothèque OpenCV. Elle marche très bien mais sur des tailles d'images plus petites.

Mon but est repérer des marqueurs de couleur (une douzaine) dans mes images. Au début j'utilisé des régions d’intérêt pour chacun de mes points afin de minimiser le temps de calcul. L'ennui c'est que mes marqueurs se déplacent rapidement et ils sortent des régions d’intérêts. J'ai donc décidé de traiter entièrement l'image, mais en contre partie la complexité explose ...

Je ne connais aucune des solutions que vous m'avez proposé, je vais me renseigner sur les acronymes que j'ai pu voir passer dans la discussion ^^.

Je recherche avant tout une solution simple et qui peut être rapidement mis en place. Je ne suis pas encore un expert en c++

[Ehonn]

Je recherche avant tout une solution simple et qui peut être rapidement mis en place. Je ne suis pas encore un expert en c++

Regarde du côté d'OpenMP alors (dans un premier temps) (après avoir vérifié tes options de compilation).

[SkyZoThreaD]

Sur le site d'OpenCV on peut lire

Enabled with OpenCL, it can take advantage of the hardware acceleration of the underlying heterogeneous compute platform

Donc pas la peine de passer à OpenCL. Soit la version que tu utilises n'a pas été compilée avec OpenCL, soit ton GPU ne permet pas l'utilisation d'openCL. On pourrait savoir quel type de GPU tu as sur ton poste?

Envisager une optimisation CPU (multi-thread) n'est pas stupide, si elle amène les performances voulues, le développement sera plus rapide et le code plus facilement maintenable.

Ce n'est pas stupide effectivement. Mais en terme de performances, tant qu'on reste dans le traitement d'images, le plus petit des gpus contemporains sera 20 fois plus puissant que le plus gros cpu. Ceci dit c'est beaucoup de contraintes effectivement.

A mon avis, que ce soit avec SIMD ou du multi-thread, je ne pense pas que de telles opérations à cette vitesse là soient faisables de manière fluide. Ça fait quand-même 62208000 pixels/seconde !

[dragonjoker59]

Je fais de la conversion de color space (HYVY vers RGB24) en temps réel sur du 30FPS Full HD.
C'est pas les opérations les plus complexes, mais bon... c'est fluide comme il faut.

[SkyZoThreaD]

Convertir un colorspace n'est pas gourmand en ressources. Je suppose que l'ago de cocs doit être plus lourd, ou sa machine est moins puissante

[cocs78]

Bonjour,

En ce qui concerne ma GPU c'est une GeForce GT 635M version 331.65, je développe sur un pc portable.

Pour les traitements que j'effectue, il s'agit en autre de convertir les images aux format HSV, effectuer des opérations de types morphologiques (érosion, dilatation), puis détection des couleurs qui m'intéresse. Je n'ai aucun soucis avec mes images en 640* 480 mais en 1920*1080 c'est plus chaud

J'ai aussi pu constater que OpenCV est compilé avec openCL (normalement) et pouvait être aussi compilé avec CUDA. Je vais vérifier quelles sont mes options de compilation et je vous tiens au courant.

Merci