OpenCV C++ を使った連続的な画像フィルタリングの高速化

この記事では、複数のフィルタリング関数を連続して適用する際に、OpenCV C++ を用いたプロセスの速度を向上させる方法について説明します。それぞれのフィルタの出力が次のフィルタの入力として使用されます。

目次

1. フィルタ関数の作成
2. パイプライン処理の実装
3. マルチスレッディングとバッファリングによる最適化
4. まとめ

フィルタ関数の作成

まずは、以下のようなフィルタ関数 afilter(), bfilter(), cfilter() を定義しましょう。

void afilter(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int param1, int param2) {
    // ファーストフィルターの処理
}

void bfilter(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int param1, int param2) {
    // セカンドフィルターの処理
}

void cfilter(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int param1, int param2) {
    // サードフィルターの処理
}

これらの関数で、それぞれ異なるフィルタ処理を記述していくことができます。OpenCV には既に様々な画像フィルタ関数が用意されているので、それらを自由に使用してください。

パイプライン処理の実装

連続したフィルタリングを効率的に実行するために、パイプラインの概念を実装しましょう。各フィルタリング段階を待たずに独立して処理できるように、3つのフィルタリング関数を連結して実行します。

マルチスレッディングとバッファリングによる最適化

パフォーマンスの最適化のために、連続フィルタリングの各段階を独立したスレッドで実行し、バッファによって結果を保存します。バッファは、各フィルタリングステップの間に中間結果を保持し、次のフィルタリングステップに渡す役割を担っています。

以下にサンプルコードを示します。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>

std::queue<cv::Mat> buffer;
std::mutex mtx;

// フィルタ関数の宣言 ...

void processFirstFilter(const cv::Mat &src, int param1, int param2) {
    cv::Mat temp;
    afilter(src, temp, param1, param2);
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        buffer.push(temp);
    }
}

void processSecondFilter(cv::Mat &dst, int param1, int param2) {
    cv::Mat temp1, temp2;
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        temp1 = buffer.front();
        buffer.pop();
    }
    bfilter(temp1, temp2, param1, param2);
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        buffer.push(temp2);
    }
}

void processThirdFilter(cv::Mat &dst, int param1, int param2) {
    cv::Mat temp;
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        temp = buffer.front();
        buffer.pop();
    }
    cfilter(temp, dst, param1, param2);
}

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("image.png");
    cv::Mat dst;

    if (src.empty()) {
        std::cerr << "画像が読み込めませんでした：image.png" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::thread th1(processFirstFilter, src, 1, 2);
    std::thread th2(processSecondFilter, std::ref(dst), 1, 2);
    std::thread th3(processThirdFilter, std::ref(dst), 1, 2);

    th1.join();
    th2.join();
    th3.join();

    cv::imwrite("image_filtered.png", dst);
    return 0;
}

ここでは、buffer と std::mutex を使用して、3つの関数を独立したスレッドで実行し、中間結果をバッファリングします。

BackgroundWorker を使用した方法

C++ では、std::async を用いて、複数のフィルタ処理をバックグラウンドで行うことができます。これにより、連続したフィルタ処理が効率的に実行されます。

サンプルコードは以下のとおりです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <future>
#include <vector>

// フィルタ関数の宣言 ...

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("image.png");
    cv::Mat dst1, dst2, dst3;

    if (src.empty()) {
        std::cerr << "画像が読み込めませんでした：image.png" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::vector<std::shared_future<void>> futures;

    futures.push_back(std::async(std::launch::async, afilter, src, std::ref(dst1), 1, 2));
    futures.push_back(std::async(std::launch::async, bfilter, std::ref(dst1), std::ref(dst2), 3, 4));
    futures.push_back(std::async(std::launch::async, cfilter, std::ref(dst2), std::ref(dst3), 5, 6));

    for (const auto& future : futures) {
        future.get();
    }

    cv::imwrite("image_filtered.png", dst3);
    return 0;
}

std::async はバックグラウンドでタスクを自動的に実行する関数で、最終的な非同期タスクの結果が std::shared_future に格納されます。

パイプライン処理を使用した方法

C++ でのパイプライン処理は、タスクデータフローやマルチスレッディングを通じてタスクの並列化と合成を実現する手法です。このアプローチは、次の処理によってフィルタの結果が次のフィルタの入力として処理されるような連鎖を作ることができます。

以下は、パイプライン処理を用いた例です。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <deque>
#include <condition_variable>
#include <mutex>
#include <thread>

// フィルタ関数の宣言 ...

// パイプラインの各段階を処理する関数
void step1(const cv::Mat &src, std::deque<cv::Mat> &stage1_buffer, std::condition_variable &cv, std::mutex &mtx) {
    cv::Mat temp;
    afilter(src, temp);
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        stage1_buffer.push_back(temp);
    }
    cv.notify_all();
}

void step2(std::deque<cv::Mat> &stage1_buffer, std::deque<cv::Mat> &stage2_buffer, std::condition_variable &cv, std::mutex &mtx) {
    cv::Mat temp;
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [&](){ return !stage1_buffer.empty(); });
        temp = stage1_buffer.front();
        stage1_buffer.pop_front();
    }
    bfilter(temp, temp);
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        stage2_buffer.push_back(temp);
    }
    cv.notify_all();
}

void step3(std::deque<cv::Mat> &stage2_buffer, cv::Mat &dst, std::condition_variable &cv, std::mutex &mtx) {
    cv::Mat temp;
    {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        cv.wait(lock, [&](){ return !stage2_buffer.empty(); });
        temp = stage2_buffer.front();
        stage2_buffer.pop_front();
    }
    cfilter(temp, dst);
}

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("image.png");
    cv::Mat dst;

    if (src.empty()) {
        std::cerr << "画像が読み込めませんでした：image.png" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::deque<cv::Mat> stage1_buffer, stage2_buffer;
    std::condition_variable cv;
    std::mutex mtx;

    std::thread th1(step1, src, std::ref(stage1_buffer), std::ref(cv), std::ref(mtx));
    std::thread th2(step2, std::ref(stage1_buffer), std::ref(stage2_buffer), std::ref(cv), std::ref(mtx));
    std::thread th3(step3, std::ref(stage2_buffer), std::ref(dst), std::ref(cv), std::ref(mtx));

    th1.join();
    th2.join();
    th3.join();

    cv::imwrite("image_filtered.png", dst);
    return 0;
}

この例では、std::deque を用いて各段階の結果を保持し、std::condition_variable と std::mutex を使用してスレッドがデータを書き込んでから次のスレッドが読み込むまでの同期を行っています。

OpenCV C++ の cv::parallel_for_ を使用した方法

cv::parallel_for_ は OpenCV 内で提供される並列化フレームワークで、ユーザー定義の関数をループの各イテレーションで独立して処理することができます。この方法では、各イテレーションの処理を分割して複数のスレッドで実行することで、高速化が可能です。

以下にサンプルコードを示します。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

// フィルタ関数の宣言 ...

struct ParallelApply : public cv::ParallelLoopBody {
    const cv::Mat &src;
    cv::Mat &dst;

    ParallelApply(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst) : src(src), dst(dst) {}

    virtual void operator()(const cv::Range &r) const {
        for (int i = r.start; i < r.end; ++i) {
            // 注: cv::Range の監視が実行されることを前提としています
            cv::Mat temp1, temp2;
            afilter(src, temp1);
            bfilter(temp1, temp2);
            cfilter(temp2, dst);
        }
    }
};

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("image.png");
    cv::Mat dst;

    if (src.empty()) {
        std::cerr << "画像が読み込めませんでした：image.png" << std::endl;
        return -1;
    }

    ParallelApply parallel_apply(src, dst);
    cv::parallel_for_(cv::Range(0, src.total()), parallel_apply);

    cv::imwrite("image_filtered.png", dst);
    return 0;
}

cv::parallel_for_ を使用すると、ユーザー定義の ParallelLoopBody を作成し、ループの各イテレーションで独立して実行されるようにカスタマイズできます。この方法を使用して複数のフィルタ関数を適用することができます。ただし、この例ではフィルタ A, B, C の実行順序を並列化するものであり、連鎖することはできません。

まとめ

この記事では、OpenCV C++ を使用して複数のフィルタを連続して適用し、各フィルタ処理の速度を向上させる方法について説明しました。パイプライン処理、マルチスレッディング、およびバッファリングを使用することで、連続フィルタリングを効率的に実行できます。適切なパラメータ選択と最適化により、さらなる速度向上が可能です。異なる処理間でリソースを共有せずに、独立して実行することが重要です。