带有 TBB 和 IPP 的 Opencv

Question

很难说出这里问的是什么。这个问题是模棱两可的、模糊的、不完整的、过于宽泛的或修辞的，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清这个问题以便重新打开它，visit the help center .




8年前关闭。




我已经构建了启用 TBB 的 Opencv。并使用“detectMultiscale”编写了一个基本的程序来检测人脸。如果帧中有一张脸，我找不到处理时间的任何变化。我还注意到，如果帧中没有人脸(空)，处理时间减少了两倍。

1) 现在如何提高处理时间？

2)英特尔IPP值得去吗？实际的好处是什么？

谁能给我一个建议？

更新:

我用opencv2.4.5做到了这一点。

更新 2:

我在opencv社区发布了同样的问题并得到了答复，因为TBB是从opencv2.4.5预先启用的，我们不需要重新构建启用了TBB的opencv？那是对的吗？

http://answers.opencv.org/question/14226/opencv-with-both-tbb-and-ipp/?answer=14231#post-id-14231

Answer 1

IPP 的使用已被贬低，并且由于历史原因实际上仅在 OpenCV 中使用(即当 OpenCV 是英特尔库时!)

根据最新的 documentation ，还有什么小好处……

``may be used to improve the performance of color conversion, Haar training and DFT functions of the OpenCV library.''

所以你可能会从中得到一些好处——但重要的是记住 IPP 库 不是免费的 .

由于您已经在使用 TBB(这些天它本身就相当多余 - 特别是在 Windows 版本的 OpenCV 上)，唯一真正的收获可能是使用 GPU或 OpenCL模块。

其中，假设您使用 C++ 工作，OpenCL 确实代表了结合进一步加速(处理器/gpu 配置透明)的最新且可访问的方式。

由于您正在进行面部检测，我猜您可能已经在使用 Haar 分类器功能(不是每个人:-)。在这种情况下，您可能想尝试 OpenCL version反而...