gidskql6671 / conv-filter

Convolutional Filter with Parallel Processing

Convolutional filter(s) for images

프로젝트 소개

CNN 알고리즘에서 이미지에 필터를 적용하는 과정을 병렬처리를 통해 빠르게 수행하도록 개선한 프로젝트이다.

개발 환경

• OS : Window10
• gcc & g++ : MSYS2 사용
  • mingw64 8.0 버전이 filesystem 모듈과 버그를 일으켜 MSYS2를 사용함
• cpp standard : cpp+17
• opencv : 4.5.2
• cmake 사용

Usage

Required

1. CMakeList.txt 파일 수정
   • 1번 라인의 OpenCV 디렉토리 설정

Script

1. ./run.sh

Non Script

1. 컴파일
2. cmake . -G "MinGW Makefiles"
3. make
4. 실행

• ./main.exe ./images/color ./result_images < ./configs/filter.txt
• ./images/color는 input 이미지들이 담긴 폴더. 없을 경우 프로그램 종료
• ./result_images는 결과 이미지가 담길 폴더. 없을 경우 만들어줌

프로그램 플로우

1. opencv를 사용하여 Image file load
2. conv-filter apply
3. filter appiled file 저장

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시간측정 결과

Single Thread(Single Core)시 결과

시간단위 : 1/sec

파일 크기	load image 시간	apply filter 시간	save image 시간
500KB	0.007	0.208	0.011
39.1MB	0.795	24.649	1.350

Multi Thread(6CPU)로 병렬실행한 결과

시간단위 : 1/sec

파일 크기	load image 시간	apply filter + save image 시간	총 시간	싱글 스레드 총 시간
500KB	0.007	0.216	0.223	0.217
39.1MB	0.805	4.016	4.821	23.845
25개, 총 207MB	7.068	21.828	28.894	174.806
120개, 총 58.2MB	1.586	2.386	3.972	25.305

제안하는 알고리즘

Image Filtering 시 Divide&Conquer기법을 이용, 이미지 분할 후 Multi Threading을 통해 이를 처리, 단 Image width,col < 512pixel 일 경우 단일 쓰레드를 취하는 방식 사용
분할 된 Image를 reconstruct 시에도 Divide&Conquer기법을 이용, Multu Threading을 통해 Bypass를 늘려 이를 처리, 이를 통해 Throuput 을 늘림

Multi Threading 적용 시 약6~7배정도 excution time이 빨라졌다.

Test Data Set 설명

한 스레드가 처리하는 최대 이미지 크기를 256x256, 512x512, 1024x1024로 두고 데이터셋을 총 207MB의 25개 사진으로 하여 10번씩 테스트하였음

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프로젝트 구조

• images
  • Filter를 적용하려는 이미지들이 위치하는 디렉토리
  • color 디렉토리에는 컬러 이미지가 위치하며, 해당 디렉토리의 이미지를 사용한다
• result_images
  • 결과 이미지가 위치한다.
• configs
  • filter.txt가 위치한다.
• src
  • 프로그램 코드들이 위치한다.

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Third Party Software 리스트 및 License 정보

OpenCV 4.5.2

https://github.com/opencv/opencv
Copyrigth 2021 ~ present, OpenCV team
ApaChe License 2.0