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VC++: 123. 내가 만든 코드보다 OpenCV의 속도가 월등히 빠른 이유 [링크 복사], [링크+제목 복사]
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정성태 (techsharer at outlook.com)
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내가 만든 코드보다 OpenCV의 속도가 월등히 빠른 이유

(이 글의 테스트 환경은 i5-4670 4코어, x64로 5760 * 1080 이미지에 대해 처리한 것입니다.)

지난 글에서,

C# - OpenCvSharp 사용 시 C/C++을 이용한 속도 향상 (for 루프 연산)
; https://www.sysnet.pe.kr/2/0/11422

단순 for 루프 연산에 한해 OpenCV가 제공하는 속도를 구현해봤는데요. 사실, 제가 진짜 해보고 싶은 것은 다음의 글에 나온 erode 연산입니다.

OpenCV - 속도 분석 (1)
; https://laonple.blog.me/220861902363

위의 글에 나온 코드를 C# + OpenCvSharp으로 옮겨 보면 다음과 같이 구현됩니다.

static void Convert2(Mat srcMat, Mat kernel)
{
    int iMin, iVal;

    using (Mat dstMat = srcMat.Clone())
    {
        for (int i = 0; i < srcMat.Rows - 2; i++)
        {
            for (int j = 0; j < srcMat.Cols - 2; j++)
            {
                iMin = 0xFFF;

                for (int ii = 0; ii < kernel.Rows; ii ++)
                {
                    for (int jj = 0; jj < kernel.Cols; jj++)
                    {
                        if (kernel.At<byte>(ii, jj) != 0)
                        {
                            iVal = srcMat.At<byte>(i + ii, j + jj);
                            if (iMin > iVal)
                            {
                                iMin = iVal;
                            }
                        }
                    }
                }

                dstMat.Set<byte>(i + 1, j + 1, (byte)iMin);
            }
        }
    }
}

놀라운 것은 위의 코드를 실행했을 때 OpenCV로는 10회의 erode 연산을 25ms 안에 완료하는 것을 C#으로는 1회만으로도 26,498ms가 걸린다는 사실입니다. 그나마 Parallel.For를 사용해 바꾸면,

static unsafe int Convert2(Mat srcMat, Mat kernel)
{
    using (Mat dstMat = srcMat.Clone())
    {
        Parallel.For(0, srcMat.Rows - 2, (y) =>)
        {
            int iMin, iVal;

            for (int j = 0; j < srcMat.Cols - 2; j++)
            {
                iMin = 0xFFF;

                for (int ii = 0; ii < kernel.Rows; ii++)
                {
                    for (int jj = 0; jj < kernel.Cols; jj++)
                    {
                        if (kernel.At<byte>(ii, jj) != 0)
                        {
                            iVal = srcMat.At<byte>(y + ii, j + jj);
                            if (iMin > iVal)
                            {
                                iMin = iVal;
                            }
                        }
                    }
                }

                dstMat.Set<byte>(y + 1, j + 1, (byte)iMin);
            }
        });
    }

    return 0;
}

8초 정도로 떨어지는 데, 이를 10회 반복하면 80초가 넘게 걸립니다. 따라서 erosion/dilation 동작은 C#으로는 구현하지 않는 것이 현명합니다.




재미있는 것은 이제부터입니다. erosion 연산을 C++로 구현하는 경우,

__declspec(dllexport) void erode_cpp_single(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *kernelPtr, int kernelRows, int kernelCols, BYTE *dstPtr)
{
    int iMin, iVal;

    for (int i = 0; i < srcRows - 2; i++)
    {
        for (int j = 0; j < srcCols - 2; j++)
        {
            iMin = 255;

            for (int ii = 0; ii < kernelRows; ii++)
            {
                for (int jj = 0; jj < kernelCols; jj++)
                {
                    if (kernelPtr[ii, jj] != 0)
                    {
                        iVal = srcPtr[i + ii, j + jj];
                        if (iMin > iVal)
                        {
                            iMin = iVal;
                        }
                    }
                }
            }

            dstPtr[i + 1, j + 1] = (BYTE)iMin;
        }
    }
}

10회 연산을 하면 527ms가 나옵니다. 그리고 지난번처럼 parallel로 바꾸면,

__declspec(dllexport) void erode_cpp_parallel(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *kernelPtr, int kernelRows, int kernelCols, BYTE *dstPtr)
{
    parallel_for(0, srcRows - 2, [&](size_t srcRow))
    {
        int iMin, iVal;

        BYTE *srcPtrY = srcPtr + (srcRow * srcCols);
        BYTE *dstPtrY = dstPtr + (srcRow * srcCols);

        for (int j = 0; j < srcCols - 2; j++)
        {
            iMin = 0xFF;

            for (int ii = 0; ii < kernelRows; ii++)
            {
                for (int jj = 0; jj < kernelCols; jj++)
                {
                    if (*(kernelPtr + (ii * kernelRows + jj)) != 0)
                    {
                        iVal = *(srcPtrY + (ii * srcCols + j + jj));
                        if (iMin > iVal)
                        {
                            iMin = iVal;
                        }
                    }
                }
            }

            dstPtrY[j] = (BYTE)iMin;
        }
    });
}

(10회 수행 시) 282ms가 나옵니다. OpenCV의 25ms 수행 시간에 비하면 여전히 10배가 느립니다. 도대체 어디서 이렇게 느린 걸까요? ^^




혹시, 병렬 처리를 더 늘려 보면 될까요? 그래서 2중 for 문이었던 처리를 모두 병렬로 돌려 봤습니다.

__declspec(dllexport) void erode_cpp_parallel2(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *kernelPtr, int kernelRows, int kernelCols, BYTE *dstPtr)
{
    parallel_for(0, srcRows - 2, [&](size_t srcRow))
    {
        parallel_for(0, srcCols - 2, [&](size_t srcCol))
        {
            BYTE *srcPtrY = srcPtr + (srcRow * srcCols);
            BYTE *dstPtrY = dstPtr + (srcRow * srcCols);

            int iVal;
            int iMin = 0xFF;

            for (int ii = 0; ii < kernelRows; ii++)
            {
                for (int jj = 0; jj < kernelCols; jj++)
                {
                    if (*(kernelPtr + (ii * kernelRows + jj)) != 0)
                    {
                        iVal = *(srcPtrY + (ii * srcCols + srcCol + jj));
                        if (iMin > iVal)
                        {
                            iMin = iVal;
                        }
                    }
                }
            }

            dstPtrY[srcCol] = (BYTE)iMin;
        });
    });
}

그랬더니, 시간이 좀 왔다 갔다 합니다. 어떤 때는 erode_cpp_parallel에 비해 근소하게 빨랐다가 어떤 때는 느린데, 대체로 30 ~ 100ms 정도 더 느리게 나옵니다. 어쨌든 결과를 봤을 때 분명한 것은 OpenCV는 이런 식으로 처리하지 않는다는 점입니다.




그런데, OpenCV의 저런 처리 속도가 어느 정도 빠른 것인지 감이 안 오실 텐데요. 비교를 위해 erode_cpp_parallel에서 kernel 쪽 루프를 완전히 제거한 경우,

__declspec(dllexport) void erode_cpp_parallel(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *kernelPtr, int kernelRows, int kernelCols, BYTE *dstPtr)
{
    parallel_for(0, srcRows - 2, [&](size_t srcRow)
    {
        int iMin, iVal;

        BYTE *srcPtrY = srcPtr + (srcRow * srcCols);
        BYTE *dstPtrY = dstPtr + (srcRow * srcCols);

        for (int j = 0; j < srcCols - 2; j++)
        {
            iMin = 0xFF;

            //for (int ii = 0; ii < kernelRows; ii++)
            //{
            //    for (int jj = 0; jj < kernelCols; jj++)
            //    {
            //        if (*(kernelPtr + (ii * kernelRows + jj)) != 0)
            //        {
            //            iVal = *(srcPtrY + (ii * srcCols + j + jj));
            //            if (iMin > iVal)
            //            {
            //                iMin = iVal;
            //            }
            //        }
            //    }
            //}

            dstPtrY[j] = (BYTE)iMin;
        }
    });
}

실행해 보면 이제서야 속도가 21ms 정도가 나옵니다. 저렇게 아예 처리를 안 하는 정도가 되어야 OpenCV보다 근소하게 빨라지는 것입니다. 어떻게 그럴 수 있는지에 대해서는 다음의 글에서 자세하게 설명하고 있습니다.

OpenCV - 속도 분석 (1)
; http://laonple.blog.me/220861902363

OpenCV - 속도 분석 (6)
; http://laonple.blog.me/220889347089

그렇습니다. 이제 남은 방법은 SIMD입니다. 그리고 이 방법에 대해서는 이미 다음의 글에서 잘 설명하고 있습니다.

SSE - Image Processing
; https://felix.abecassis.me/2012/03/sse-image-processing/

그래도 ^^ 직접 해볼까요? (위의 글에 나오는 코드는 dilation이지만 이 글에서는 erosion으로 해보겠습니다.)

참고로 위의 소스 코드에서는 kernel 처리를 2차원 배열로 하지 않고 1차원으로 처리를 하기 때문에 for 루프가 하나 줄어듭니다. 또한, 코드의 간결함을 위해 일단 kernel의 masking 처리는 제거하고 모두 기본 적용하는 것을 가정하며, 대신 이 글 전체에서 사용한 3*3 커널과 동일한 처리는 합니다. 아래는 이러한 조건들을 반영한 코드입니다.

__declspec(dllexport) void erode_custom(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *dstPtr)
{
    int width = srcCols;
    int height = srcRows;

    int step = width;
    BYTE *dst = dstPtr;
    const BYTE *src = srcPtr;

    const int wsize = 9;
    const int off[wsize] = { -step - 1, -step, -step + 1,
                             -1, 0, 1,
                             step - 1, step, step + 1, };

    dst += step;
    src += step;

    for (int i = 0; i < height - 2; i++)
    {
        for (int j = 0; j < width - 2; j++)
        {
            BYTE sup = 0xFF;

            for (int k = 0; k < wsize; k++)
            {
                sup = min(sup, src[j + off[k]]);
            }

            dst[j] = sup;
        }

        dst += step;
        src += step;
    }
}

어쨌든, 이와 같은 방식으로 parallel + SIMD 연산 코드를 적용하면,

__declspec(dllexport) void erode_custom_parallel(BYTE *srcPtr, int srcRows, int srcCols, BYTE *kernelPtr, int kernelRows, int kernelCols, BYTE *dstPtr)
{
    int width = srcCols;
    int height = srcRows;

    int step = width;
    BYTE *dst = dstPtr;
    const BYTE *src = srcPtr;

    const int wsize = 9;
    const int off[wsize] = { -step - 1, -step, -step + 1,
        -1, 0, 1,
        step - 1, step, step + 1, };

    parallel_for(1, height - 2, [&](size_t srcRow)
    {
        BYTE *srcPtrY = srcPtr + (srcRow * srcCols);
        BYTE *dstPtrY = dstPtr + (srcRow * srcCols);

        for (int j = 0; j < width - 16; j += 16)
        {
            __m128i m = _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[0]));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[1])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[2])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[3])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[4])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[5])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[6])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[7])));
            m = _mm_min_epu8(m, _mm_loadu_si128((const __m128i*)(srcPtrY + j + off[8])));

            _mm_storeu_si128((__m128i*)(dstPtrY + j), m);
        }

        srcPtrY += step;
        dstPtrY += step;
    });
}

/*
이 소스 코드는 +16씩 진행하기 때문에 마지막 %16 크기만큼의 처리를 더 해줘야 하지만 생략합니다.
게다가 kernel의 mask 처리도 생략된 것입니다.
*/

이제서야 속도가 18ms로 나오면서 OpenCV를 따라잡았습니다. 물론 범용 처리를 하는 OpenCV가 약간의 부가 작업이 있을 테니 당연히 이 정도는 빨라야 합니다. 보는 바와 같이 SIMD 처리가 의외로 막강하다는 것을 체감할 수 있었는데요, 그렇다면 혹시 AVX 256bit로 하면 좀 더 빨라질 수 있을까요?

for (int j = 0; j < width - 32; j += 32)
{
    __m256i m = _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[0]));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[1])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[2])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[3])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[4])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[5])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[6])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[7])));
    m = _mm256_min_epu8(m, _mm256_loadu_si256((const __m256i*)(srcPtrY + j + off[8])));

    _mm256_storeu_si256((__m256i*)(dstPtrY + j), m);
}

아쉽지만 더 빨라지지는 않고 128bit 처리와 거의 동일했습니다. 어쨌든, 이것으로 OpenCV가 왜 빠른지 알 수 있었는데요, 역시 알면 알수록 OpenCV 내의 메서드 호출을 기반으로 구현하는 것이 더 좋은 선택이라는 답이 나옵니다. ^^

(첨부 파일은 이 글의 소스 코드를 포함합니다.)

이번에도 성능 수치를 엑셀 그래프로 그려봤습니다. ^^ (C#은 너무 느려서 포함시키면 그래프가 왜곡되므로 제외했습니다.)

erosion_perf.png




개인적으로 이 글을 쓰면서 느낀 점이 좀 있습니다. 사실 그전에는 parallel 처리라고 해봐야 결국 CPU 자원을 쓰는 것이기 때문에 그다지 매력적이라고 생각지 않았고 SIMD는 다소... 먼 나라 이야기라고 생각했었습니다. 하지만, 이 글을 통해서 parallel + SIMD 처리가 소프트웨어에서 얼마나 강력한 성능을 발휘하는지 실감하게 되었고 현실적으로 충분히 적용할만한 기술로 다가왔습니다. 물론 SIMD 연산이 아무 데나 적용할 수 있는 유형은 아닙니다. 예를 들어 지난번 글에서 예제로 든 RGB -> RGBA 변환과 같은 간단한 유형에도 SIMD 연산은 적용할 수 없는 로직에 속합니다.

그렇긴 하지만, 만약 적용할 수 있었을 때의 성능 향상이 이 정도라면 평소 코딩에서 SIMD 적용 여부에 대한 촉각을 곤두세울만한 가치는 있어 보입니다.

그나저나 이왕 내친김에, GPGPU 연산 쪽 관련 공부도 해봐야겠다는 생각이 듭니다. ^^ 음... 뭐랄까... 게임하면서 강력한 아이템을 하나 얻은 것 같은 기분입니다. ^^




[이 글에 대해서 여러분들과 의견을 공유하고 싶습니다. 틀리거나 미흡한 부분 또는 의문 사항이 있으시면 언제든 댓글 남겨주십시오.]

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[최초 등록일: ]
[최종 수정일: 1/4/2018 ]

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댓글 쓴 사람
 



2018-05-01 11시28분
SSE 사용하기 (How to use SSE)
; https://blog.naver.com/sorkelf/221264505285
정성태
2018-06-26 01시57분
[이필국] error MSB3030: "E:\C#\OpenCV\Projects\opencv_simd_perf\test_img.png" 파일을 찾을 수 없으므로 복사할 수 없습니다.
압축화일에 test_img.png 가 없어 빌드시 오류가 나는거지요???
[손님]
2018-06-26 02시05분
넵, 그 파일은 임의로 이미지 파일 하나 만들어서 넣어주시면 됩니다. 그걸 넣으니 쓸데 없이 zip 용량이 커져서 뺀 것입니다.
정성태
2019-11-11 01시05분
[dd] 잘보았습니다
[손님]
2020-04-20 09시29분
[river] 좋은 글 잘 보고 갑니다.
덕분에 도움이 많이 되었습니다.
감사합니다.
[손님]

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12007정성태8/24/20191312.NET Framework: 856. .NET Framework 버전을 올렸을 때 오류가 발생할 수 있는 상황
12006정성태8/23/20192741디버깅 기술: 129. guidgen - Encountered an improper argument. 오류 해결 방법 (및 windbg 분석) [1]
12005정성태8/13/20192348.NET Framework: 855. 닷넷 (및 VM 계열 언어) 코드의 성능 측정 시 주의할 점 [2]파일 다운로드1
12004정성태8/12/20193047.NET Framework: 854. C# - 32feet.NET을 이용한 PC 간 Bluetooth 통신 예제 코드
12003정성태8/12/20191897오류 유형: 564. Visual C++ 컴파일 오류 - fatal error C1090: PDB API call failed, error code '3'
12002정성태8/12/20191653.NET Framework: 853. Excel Sheet를 WinForm에서 사용하는 방법 - 두 번째 이야기 [5]
12001정성태8/10/20192324.NET Framework: 852. WPF/WinForm에서 UWP의 기능을 이용해 Bluetooth 기기와 Pairing하는 방법
12000정성태8/9/20191747.NET Framework: 851. WinForm/WPF에서 Console 창을 띄워 출력하는 방법파일 다운로드1
11999정성태8/1/20191150오류 유형: 563. C# - .NET Core 2.0 이하의 Unix Domain Socket 사용 시 System.IndexOutOfRangeException 오류
11998정성태7/30/20191437오류 유형: 562. .NET Remoting에서 서비스 호출 시 SYN_SENT로 남는 현상파일 다운로드1
11997정성태7/30/20192003.NET Framework: 850. C# - Excel(을 비롯해 Office 제품군) COM 객체를 제어 후 Excel.exe 프로세스가 남아 있는 문제파일 다운로드1
11996정성태7/25/20192088.NET Framework: 849. C# - Socket의 TIME_WAIT 상태를 없애는 방법파일 다운로드1
11995정성태7/23/20191774.NET Framework: 848. C# - smtp.daum.net 서비스(Implicit SSL)를 이용해 메일 보내는 방법
11994정성태10/22/20192061개발 환경 구성: 454. Azure 가상 머신(VM)에서 SMTP 메일 전송하는 방법파일 다운로드1
11993정성태7/22/20191270오류 유형: 561. Dism.exe 수행 시 "Error: 2 - The system cannot find the file specified." 오류 발생
11992정성태7/22/20191351오류 유형: 560. 서비스 관리자 실행 시 "Windows was unable to open service control manager database on [...]. Error 5: Access is denied." 오류 발생
11991정성태7/18/2019906디버깅 기술: 128. windbg - x64 환경에서 닷넷 예외가 발생한 경우 인자를 확인할 수 없었던 사례
11990정성태3/16/20201868오류 유형: 559. Settings / Update & Security 화면 진입 시 프로그램 종료
11989정성태7/18/20191018Windows: 162. Windows Server 2019 빌드 17763부터 Alt + F4 입력시 곧바로 로그아웃하는 현상
11988정성태7/18/20191731개발 환경 구성: 453. 마이크로소프트가 지정한 모든 Root 인증서를 설치하는 방법
11987정성태7/17/20195100오류 유형: 558. 윈도우 - KMODE_EXCEPTION_NOT_HANDLED 블루스크린(BSOD) 문제
11986정성태7/18/20191089오류 유형: 557. 드라이브 문자를 할당하지 않은 파티션을 탐색기에서 드라이브 문자와 함께 보여주는 문제
11985정성태7/17/20191060개발 환경 구성: 452. msbuild - csproj에 환경 변수 조건 사용
11984정성태7/9/20192081개발 환경 구성: 451. Microsoft Edge (Chromium)을 대상으로 한 Selenium WebDriver 사용법
11983정성태7/8/20191141오류 유형: 556. nodemon - 'mocha' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.
11982정성태7/8/20191116오류 유형: 555. Visual Studio 빌드 오류 - result: unexpected exception occured (-1002 - 0xfffffc16)
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