간단한 테스트를 위해 OpenCV를 사용하던 중, 해당 라이브러리를 사용하여 jpeg 인코딩시에 속도가 느림을 인지
1. cv2.imwrite() 함수를 사용하여 jpg로 인코딩 시, 속도가 느림
- 기본 배포판(OpenCV 4.6.0)에서 작업 중에, 인코딩 속도가 다소 느리다고 느낌
- OpenCV의 경우, 다양한 라이브러리를 지원하고 있기에, Turbo-JPEG을 포함하여 빌드하기로 함
2. 기본 배포판은 이미 Turbo-JPEG를 포함하여 빌드되어있음
- 이미 OpenCV 3.4.3 버전부터 C++, Python 모두 Turbo-JPEG을 기본으로 포함하여 Build된 Release 버전을 배포하고 있음
- 마찬가지로 사용중인 배포판 버전(4.6.0) 역시 Turbo-JPEG를 포함하여 빌드되어 있으며, jpeg 인코딩 시 해당 라이브러리를 사용하여 jpg 파일로 저장되는 것을 확인
3. 하지만, Turbo-JPEG가 적용되어 있는 것 치고는 많이 느림...
- 무언가 이상하다 싶어서, 4.6.0 버전을 새로 빌드하였으며, Turbo-JPEG를 제외하고 빌드하여 보았음
- 충격적이게도 Turbo-JPEG를 포함하지 않고 빌드한 버전에서 약 2~3배 속도 향상이 있었음
4. 측정 결과
- 아래 표는 Turbo-JPEG 라이브러리의 포함유무에 따른 OpenCV와, Turbo-JPEG를 단독으로 사용하여 인코딩 하였을때의 속도 측정 결과임
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단위시간(ns) / 4K, FHD, HD 각각 Image 1000장의 평균 처리 시간
Turbo-JPEG cv::imwrite(libjpeg) cv::imwrite(libjpeg-turbo) libjpeg-turbo cv::imwrite(libjpeg) vs libjpeg-turbo cv::imwrite(libjpeg-turbo) vs libjpeg-turbo 4K 43788871 107612575 30528554 43.43% 상승 252.49% 상승 FHD 12306814 29966525 6593112 86.66% 상승 354.51% 상승 HD 5567289 13401170 2714794 105.07% 상승 393.63% 상승
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5. 원인
- 아래 링크에 따르면, Turbo-JPEG가 빌드 된 OpenCV의 imwrite 수행 시, 필요 없는 불필요한 과정이 존재하는 것으로 보임
https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo/issues/222#issuecomment-375363248
6. 결론
- 그냥 Turbo-JPEG 쓰는게 제일 빠르고 속편함. (Turbo-JPEG이 포함 된 OpenCV Release의 2.5배 이상)
- imwrite()는 버리고, OpenCV Mat 객체 내의 Raw Data만 따로 뽑아내서 Turbo-JPEG를 사용하는 방식으로 변경
개발자