opencvでpythonのほうがC++より約10倍速い件について

Question

opencvを始めたばかりで他のサイトのコードを真似て作りました。
問題は画像Aと画像N(あるフォルダ内の画像A以外の画像)の一致度(率)を求めるコードです。
一般的にはC++のほうが早いと思いますがなぜかpythonに実行速度で劣ってしまっています。(C++:0.2秒程度,python 0.01~0.02秒程度)
detectAndCompute()とDescriptorMatcher::match()関数がその原因ということが今のところ分かっています。
できる限り高速化をしてみたものの、依然として遅い状況です。
また、以下のC++のコード(にデバッグ用のコードと一致度を求めるコードを入れたやつ)を実行すると0x00007FF80D73D759 で例外がスローされました (opencvtest.exe 内): Microsoft C++ の例外: 'anonymous namespace'::ExifParsingError (メモリの場所 0x000000467D3CE470)。というエラーが出てきます。(実行に支障はないのですが気になるのでこれもわかる方はお願いします。)
なぜでしょうか。どなたかご回答お願いします。<(_ _)>

#pragma comment(lib,"opencv_world411d.lib")
//#pragma comment(lib,"opencv_world411.lib")

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <filesystem>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
const std::string TARGET_DIR = "C:\Users\";

#define TARGET_FILE "hoge.png"

cv::BFMatcher bf(cv::NORM_HAMMING);
int main()
{
    cv::Mat targetimg = cv::imread(TARGET_DIR + TARGET_FILE, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::resize(targetimg, targetimg, cv::Size(200, 200));
    cv::Ptr<cv::Feature2D> detector = cv::AKAZE::create();
    std::vector<cv::KeyPoint> kp;
    cv::Mat des;
    detector->detectAndCompute(targetimg, cv::noArray(), kp, des);//特徴点の抽出



    std::filesystem::directory_iterator files = std::filesystem::directory_iterator(TARGET_DIR);
    std::vector<cv::KeyPoint> ckp;
    cv::Mat cdes;
    cv::Mat nowImg;
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    std::size_t tmpsize;

    auto nA = cv::noArray();
    for (auto file : files) {
       
        if (file.path().filename() == TARGET_FILE || file.is_directory()) continue;

        nowImg = cv::imread(file.path().string(), cv::IMREAD_GRAYSCALE);
        cv::resize(nowImg, nowImg, cv::Size(200, 200));
      
        //ここから
        detector->detectAndCompute(nowImg, nA, ckp, cdes);
        
        bf.match(des, cdes, matches);
        //ここまでが問題のコード

        //一致度を求めるコード

    }
    return 0;
}

import cv2
import smart_open.s3
mydict={}

TARGET_FILE = 'hoge.png'
IMG_DIR = os.path.abspath("C:\Users\")
IMG_SIZE = (200, 200)

target_img_path = IMG_DIR +"\"+ TARGET_FILE
target_img = imread(target_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_img = cv2.resize(target_img, IMG_SIZE)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)
# detector = cv2.ORB_create()
detector = cv2.AKAZE_create()
(target_kp, target_des) = detector.detectAndCompute(target_img, None)


files = os.listdir(IMG_DIR)
f=t.perf_counter()
for file in files:
    if file == '.DS_Store' or file == TARGET_FILE:
        continue

    comparing_img_path = IMG_DIR +"\"+ file
    comparing_img = imread(comparing_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    comparing_img = cv2.resize(comparing_img, IMG_SIZE)
    
    #ここから
    (comparing_kp, comparing_des) = detector.detectAndCompute(comparing_img, None)
    matches = bf.match(target_des, comparing_des)
    #ここまでが問題のコード

    #一致度を求めるコード

Comments

[y_waiwai]

具体的な情報を出しましょう
遅いとか早いとか言われても、他人には意味不明です

[Bull]

#pragma comment(lib,"opencv_world411d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_world411.lib")

デバッグ用のライブラリとリリース用のライブラリを両方指定しているのは何故ですか？
それが原因かどうかは分かりませんが、二つ指定するとトラブルの原因になります。

[jbpb0]

> C++:0.2秒程度,python 0.01~0.02秒程度

を確認した画像の画素数(縦x横)はいくつでしょうか？

[tettyA]

resizeして200x200です。
していなければ489x610と458x519

[jbpb0]

> 0x00007FF80D73D759 で例外がスローされました (opencvtest.exe 内): Microsoft C++ の例外: 'anonymous namespace'::ExifParsingError (メモリの場所 0x000000467D3CE470)

「ExifParsingError」ということから想像すると、画像ファイルのExifが壊れていて読み取りに失敗してるとか、Exif内のデータに矛盾があるとか、そういうことかもしれません
全く別の画像のセットを使って実行しても、そのエラーは出るのでしょうか？

[tettyA]

出ませんでした。
たぶんそれが原因だと思います。

Answer 1

「ここから」～「ここまでが問題のコード」の部分のみの実行時間を測ったら、c++, pythonどちらも画像1枚あたり約0.01秒で、変わりありませんでした
また、質問に書かれてるc++のエラーは出ませんでした
(実行して時間を測っただけで、処理結果が妥当かは見てません)

当方の環境は、下記の通りです

Windows 10 Pro 64bit

Visual Studio 2017 (64bit exeコンパイル)
インクルードファイル等の検索パスを環境変数で指定した上で、コマンドプロンプトで「cl /EHsc c++ソースファイル名」を実行してコンパイル
c++ソースの「#pragma comment(lib,"opencv_world411d.lib")」は削除し、「#pragma comment(lib,"opencv_world411.lib")」が有効
OpenCV公式から落としたインストーラー(opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe)でインストールし、「build\x64\vc15」以下にあるlib, dllを使用

Python 3.7.10 (64bit)
opencv-contrib-python 4.5.1.48

Comments

[jbpb0]

forループ全体(imread, resize含む)の実行時間も、ほとんど同じでした
わずかにpythonの方が遅かったですが、違いは1割未満でした

なお、当方でテストに使用した画像が、約2000x2000画素と大きめだったためか、forループ内の実行時間の9割近くが、imreadにかかっていました

[tettyA]

world411d.libはVC++のDebugでは使えなかったのですが、Releaseにすると問題なく実行でき、さらにかなり早くなりました。
ありがとうございました!