openCVやAWSをmultiprocessingで動かしたい

前提・実現したいこと

卒業制作でAWSのAPIを叩いて表情を認識するもの作っているのですが、処理が重すぎて
描画がカクカクになってしまいました...

そこでAWSに画像を送信し、帰ってきた情報を書こうする部分（ソースコード #---AWSの処理---）を
別のスレッドで処理させたいと考えているのですが、なかなかうまくいきません。

現状のコードはOpenCVの分類器で顔を判定したらAWSにdetect_faces()で画像を送信、
帰ってきたjsonを加工して、次の処理につなげる...といった流れで書いています。

アドバイスをいただけると嬉しいです...

該当のソースコード

色々いじる前のソースコードを記載しておきます。

python
1import sys
2import cv2
3import numpy as np
4import time
5import pyautogui
6import boto3
7
8import multiprocessing
9
10# VideoCaptureのインスタンスを作成する。
11cap = cv2.VideoCapture(1)
12cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)
13cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('H', '2', '6', '4'))
14
15rekognition = boto3.client('rekognition')#AWSのやつ
16
17happy = 0
18sad = 0
19emotion = 0
20angry = 0
21emotion = 0
22confused = 0
23disgusted = 0
24suprised = 0
25clam = 0
26unknown = 0
27fear = 0
28
29color = (255,255,255)
30
31if cap.isOpened() is False:
32    print("can not open camera")
33    sys.exit()
34
35# 評価器を読み込み
36cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')
37
38while True:
39    
40    # VideoCaptureから1フレーム読み込む
41    ret, frame ,= cap.read()
42
43    frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]/3), int(frame.shape[0]/3)))
44    frame = cv2.flip(frame, 1) #左右反転
45    
46    ret, buf = cv2.imencode('.jpg', frame)#AWS用の画像を用意
47    
48    dst = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]/4), int(frame.shape[0]/4)))
49    gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
50
51    # 顔検出----------------------------------------------------------------------------------------
52    facerect = cascade.detectMultiScale( #顔判定
53        gray,
54        scaleFactor=1.11,
55        minNeighbors=3,
56        minSize=(10, 10)
57    )
58
59    if len(facerect) != 0:
60        pyautogui.keyDown('r')
61        
62        #-------------------------------------AWSの処理-------------------------------------
63
64        emoemo = rekognition.detect_faces(Image={'Bytes':buf.tobytes()}, Attributes=['ALL'])
65
66
67        for face in emoemo['FaceDetails']:
68            gender = face['Gender']['Value']
69            smile = face['Smile']['Value']
70            emotions = face['Emotions']
71
72            for emotion in emotions:
73                if emotion['Type'] == 'HAPPY':
74                     happy = emotion['Confidence']
75                elif emotion['Type'] == 'SAD':
76                     sad = emotion['Confidence']
77                elif emotion['Type'] == 'ANGRY':
78                     angry = emotion['Confidence']
79                elif emotion['Type'] == 'CONFUSED':
80                     confused = emotion['Confidence']
81                elif emotion['Type'] == 'DISGUSTED':
82                     disgusted = emotion['Confidence']
83                elif emotion['Type'] == 'SURPRISED':
84                     suprised = emotion['Confidence']
85                elif emotion['Type'] == 'CALM':
86                     clam = emotion['Confidence']
87                elif emotion['Type'] == 'UNKNOWN':
88                     unknown = emotion['Confidence']
89                elif emotion['Type'] == 'FEAR':
90                     fear = emotion['Confidence']
91
92        print(gender)
93
94        if gender == "Female" :
95            pyautogui.keyUp('m')
96            pyautogui.keyDown('f')#女
97            print("Female")
98        elif gender == "Male" :
99            pyautogui.keyUp('f')
100            pyautogui.keyDown('m')#男
101            print("Male")
102        elif len(facerect) == 0 :
103            print("non gender")
104
105
106        if happy >= 80 :
107            color = (255,255,0)
108            pyautogui.keyDown('h')
109            print("HAPPY")
110            
111            pyautogui.keyUp('s')
112        elif sad >= 80 :
113            color = (255,255,0)
114            pyautogui.keyDown('s')
115            print("sad")
116            
117            pyautogui.keyUp('h')
118        else:
119            pyautogui.keyUp('h')
120            
121        #-------------------------------------AWSの処理終わり-------------------------------------
122
123        for x, y, w, h in facerect:
124
125            # 顔検出した部分に枠を描画
126            cv2.rectangle(
127                frame,
128                (x*4, y*4),
129                ((x + w)*4, (y + h)*4),
130                color,
131                thickness=2
132            )
133
134    frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]*3), int(frame.shape[0]*3)))
135    cv2.imshow('window', frame)
136
137    k = cv2.waitKey(1)
138    if k == 27:
139        break
140
141    elif len(facerect) == 0 :
142        pyautogui.keyUp('r')
143        pyautogui.keyUp('f')
144        pyautogui.keyUp('m')
145
146cap.release()
147cv2.destroyAllWindows()
148ser.close()
149