Dlib 人脸检测在 C++ 上的糟糕表现，在 python 中很好，为什么？答案

【问题标题】：Dlib face detection terrible performance on C++, good in python, why?Dlib 人脸检测在 C++ 上的糟糕表现，在 python 中很好，为什么？
【发布时间】：2018-12-17 10:01:57
【问题描述】：

我正在尝试编写一个简单的人脸检测算法，使用 OpenCV 进行相机捕捉，使用 Dlib 进行人脸检测（使用定向梯度直方图算法）。

使用 Python，我以大约 20 fps 的速度获得了不错的性能。但是，C++ 中相同的代码性能很差，每个 dlib 的检测过程大约需要 4 秒。

有人知道发生了什么吗？

我做了一些优化，但并没有真正提高性能：

图像缩小到 640x480
我在启用 AVX 指令的情况下编译了 dlib
我还尝试使用 -0fast 标志进行编译...

感谢您的帮助。

编辑：找到解决方案！通过使用此消息末尾的命令进行编译，我设法在 C++ 下达到了类似的良好性能。在此之前，我使用了 Jetbrain 的 CLion IDE 中的编译器，但它无法正常工作，即使编译器发送了肯定的“AVX 指令已启用”消息。 AVX Instructions 是我的问题的答案。

代码如下：

在 C++ 中：

#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>

using namespace dlib;
using namespace std;

int main(){

cv::VideoCapture cap(0);
vector<cv::Rect> facesCV;
vector<rectangle> faces;
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
cv::namedWindow("test");
cv::Mat frame, small;

if (!cap.isOpened()) {
    cerr << "Unable to connect to camera" << endl;
    return 1;
}

while (true) {
    // Grab a frame
    if (!cap.read(frame)) {
        break;
    }
    cv::resize(frame, small, {640, 480});
    cv_image<rgb_pixel> cimg(small);

    // Detect faces
    faces = detector(cimg);
    for (auto &f : faces) {
        facesCV.emplace_back(cv::Point((int) f.left(), (int) f.top()), cv::Point((int) f.right(), (int) f.bottom()));
    }

    for (auto &r : facesCV) {
        cv::rectangle(small, r, {0, 255, 0}, 2);
    }
    cv::imshow("test", small);
    cv::waitKey(1);
    faces.clear();
    facesCV.clear();
}
}

在 Python 中：

import argparse
import cv2
import dlib

#initialize face detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

#initialize video source
cam = cv2.VideoCapture(0)
window = cv2.namedWindow("camera")

while True:
    ret, image = cam.read()
    if ret is True:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray =cv2.resize(gray, (640, 480))

        for r in detector(gray, 0):
            cv2.rectangle(image, (r.left(), r.top()), (r.right(), r.bottom()), (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow(window, image)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    else:
        break

cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

对于 C++ 编译，我使用 cmake，这是我的 CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(FaceDetection)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
set(GCC_COVERAGE_COMPILE_FLAGS " -Ofast")
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} ${GCC_COVERAGE_COMPILE_FLAGS}" )

add_subdirectory(/path/to/dlib/dlib-19.14/dlib dlib_build)
find_package( OpenCV REQUIRED)

add_executable(FaceDetection main.cpp)
target_link_libraries( FaceDetection ${OpenCV_LIBS} dlib::dlib)

我使用以下命令运行编译：

cmake . -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=ON
cmake --build . --config Release

【问题讨论】：

你是如何编译你的代码的？是否启用了编译器优化？
你有 Visual Studio 吗？（我认为您需要完整的 MSDN 版本，而不是社区版）。如果是这样，它有一个出色的分析器。
我没有 Visual Studio，我在 Linux 上（基于 Ubuntu 18.04 的 Linux Mint），我看到了 Visual Studio 的 Linux 版本，它是否带有分析器？我在帖子中添加了我的编译选项。
找到解决方案！ CLion IDE 没有正确处理编译选项（或者我可能没有正确使用它），在 IDE 外部编译效果很好。
@JérômeBruzaud 因此，您不应将 SOLVED 添加到问题的标题或类似内容中，您应该发布答案并将其标记为正确。

标签： python c++ dlib

【解决方案1】：

问题来自 CMakeLists.txt。 AVX 优化需要以这种方式在 CMakeLists.txt 中设置：

set(USE_AVX_INSTRUCTIONS ON CACHE BOOL "Use AVX instructions")
add_subdirectory("path/to/dlib" dlib_build)

add_executable(myProject main.cpp)
target_link_libraries( myProject dlib::dlib)

【讨论】：

【解决方案2】：

接受的解决方案对我来说不是解决方案。

我正在单独构建 dlib（使用选项：-DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=ON），然后尝试在我的 CMakeLists.txt 文件中构建我的项目：

find_package(dlib REQUIRED)

它有点工作。它正在链接到 dlib，但由于某种原因，它运行得非常慢。

为了充分利用 dlib，我必须：

add_subdirectory(../dlib dlib_build)

在我的 CMakeLists.txt 文件中，并像构建 dlib 一样构建 my 项目：

cmake -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=ON  ../
cmake --build . --config Release

【讨论】：