Artemka86 1 Жалоба Опубликовано March 28, 2012 Здравствуйте, гонял сэмпл facedetect под Win7, все супер. Решил эксперимент повторить на нетбуке Asus EEEPC (Celeron 700МГц) под XUbuntu. Время детектирования 1600ms, задержка картинки 6сек. Подумав что EeePC не вывозит facedetect, запустил все тоже самое на ленове на 1.5Ггц Intel Atom. Картина таже. Все ооочень медленно. задержке ровно такие же как и в первом случае. Возникает вопрос, это проблема дистрибутива или все же работа с каскадами настолько требовательна к быстродействию платформы? С другой стороны, почему на тех же CortexA8 под линуксом все работает достаточно быстро. Поделитесь опытом, пожалуйста, кто сталкивался. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано March 28, 2012 Проблема в процессоре. А на CortexA8 запускался точно бинарник с точно такой же конфигурацией и такими же каскадами? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано March 28, 2012 под ARM же вроде отдельно собирается, не? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemka86 1 Жалоба Опубликовано March 28, 2012 под ARM же вроде отдельно собирается, не? Конечно же отдельно. на кортексе запускал не лично. Ориентировался на видео материал, выложенный на beagleboard.com (на их планы планирую в дальнейшем за пускать opencv), эмпирическим путем предположил, что OpenCV там крутится под Ubuntu. Но, тем не менее, CortexA8 на 700МГц будет слабее Atom-a. Вот и закралось сомнение, что дело в дистрибутиве Линуха. Попробую размер картинки уменьшить.. 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано March 29, 2012 Попробуй в cvHaarDetectObjects поирать с параметрами. За счёт них можно ускорить работу функции в несколько раз на стандартных каскадах. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Artemka86 1 Жалоба Опубликовано March 29, 2012 Попробуй в cvHaarDetectObjects поирать с параметрами. За счёт них можно ускорить работу функции в несколько раз на стандартных каскадах. Дада спасибо, буду побовать. На текущий момент размер картинки изменил с 640х480 до 320х240 стало боле-мене Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах