Q&A
実際に自宅の PC でやってみて比較してみたらどうでしょう？
同じものを実行して遅くなるのであれば、遅くなることはあり得ることなのでしょうし、ならないなら遅いのは環境のせいではなかったということになります。
回答者は同じ環境やコードを用意できないので確認できるはずがありません。
PythonでBilateral filter画像処理(画像はモノクロで700×700)を実装して実行をしましたが、Google-Colaboの実行時間が数秒も掛りました。
Pythonの特徴を生かすために、できるだけfor文を入れず、matrix, 即ち、最大限にNumpy.dnarray の形でアリゴリズムを表現しました。
（Python内部的に恐らく多量なメモリの生成、複製、変換が行われるかな。。。）
コーディングスタイルは簡潔ですが、実際メモリ関係でCPUの仕事量が増えたせいか、実行速度が我慢できないような感じ、これでオンライン画像検査現場に利用できないでは？と思いつつ、もしかして、Google-Colaboの実行環境にも問題あるのではと一縷の期待感もありますね。
さて、自前のPCでPython実行経験とGoogle-Colaboの環境でPython開発経験が
共にある方にお伺いしたいのですが、
Google-Colaboの環境で、Pythonの実行速度が一層悪くなるのでしょうか。
OpenCVのBilateral Filter
http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_filtering/py_filtering.html#id7
を使ったら速くなりませんかね
Bilateral Filterは遅いもので、それをなんとかしようとして、計算方法が改良されたり、他のフィルタが考案されたりしてます
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjiiae/5/1/5_41/_pdf
http://www.cloud.teu.ac.jp/public/MDF/toudouhk/blog/2015/08/26/GuidedFilter/
こちらも参考に
(書かれた時期が古いので、現在ではいろいろ状況変わってるとは思いますが)
https://qiita.com/fukushima1981/items/ad31097ec45b4cec7898
正直何とも言えない質問だと思いますが、Google Colaboratoryは無償版ですよね？ 実行時間やメモリにそれなりの制限はあるみたいですので、場合によってはPC環境より遅くなる可能性もあると思います。
参考）
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2106/07/news025.html
一度有償版を使ってみて比較するなどしてみてもいいかもしれません。とにかくご自分で調べて解決するしかない質問だと思います。
皆さま情報とアドバイスありがとうございます！💛
Colaboの場合、毎回実行時間が違いますが、
同じBilateral処理の場合OpenCVのほうは倍早いような感じです。
でもC環境で実行速度より遅いと思います。
自分の経験だとms単位で完了できる処理で、Python+Colaboでは秒単位ですね。
因みにPythonで利用できるOpenCVもC言語で実装したでしょ？
どうして実行速度にこんなに差があるのでしょうね。
やはり、Colaboにも問題あるかな
> 因みにPythonで利用できるOpenCVもC言語で実装したでしょ？ どうして実行速度にこんなに差があるのでしょうね。
画像ファイルを読むところとかを含めず、フィルタ処理の部分だけの時間比較をしてますでしょうか？
また、「pythonのopencvがc言語で書かれてるのに遅い」みたいな疑問は、当然同じ環境(google colab)でのpythonからのopencvと、c言語からのopencvの比較じゃないと意味は無いですが、そこは大丈夫でしょうか？
その場合は、google colabどうしの比較なので、
> Colaboにも問題あるかな
みたいな疑問は持たないはずなのですが
> 当然同じ環境(google colab)でのpythonからのopencvと、c言語からのopencvの比較じゃないと意味は無いですが、そこは大丈夫でしょうか？
最近ソフト開発をやめていますので、C言語開発環境も備えていません。
好奇心でGoogle Colaboを利用してPythonを試しています。
これまでの経験・感覚だと、Colabo＋OpenCVの画像回転処理の実行時間が常識を超えています。
（兎に角処理時間が秒単位になっている以上、アウト。）
無論、自分の経験より早いと感じられる方もいらっしゃるかもしれませんが。
実行時間を少し具体的に測定しましたので、報告致します。
（ "|"で１回目と2回目, 3回目の測定時間を分けています。)
画像読む時間=0.005019187927246094 | 0.006804704666137695 | 0.006034374237060547
アフィン変換行列作成時間=0.0011832714080810547 | 0.00013446807861328125 | 0.000125885009765625
cv2.warpAffineの実行時間=0.003930807113647461 | 0.004248857498168945 | 0.0034110546112060547
cv2_imshowの実行時間=0.027701377868652344 | 0.026127338409423828 | 0.022531747817993164
自分の周辺填充関数の実行時間=0.5934407711029053 | 0.5828287601470947 | 0.5912430286407471
cv2_imshowの実行時間=0.02513742446899414 | 0.03147149085998535 | 0.023689985275268555
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
分かったのは、さすがOpenCVの画像回転処理(cv2.warpAffine)の速度は自分の経験感覚とほぼ一致してますね＝数ms
ただ、上記処理時間の総計は１秒足らないのに、Colabotoryの表示している時間はいつも６秒にもなっております。
この大きな差は何を意味するのでしょうか。
> Colabotoryの表示している時間はいつも６秒
とは、どういう意味でしょうか？
cv2_imshowで画像がWebブラウザ上に表示され終わるまでがだいたい6秒かかる、という意味でしょうか？
最後はcv2_imshowの表示です。
それが終わる時点でColabの時間カウンターがPythonの各項目毎にtime.time()で計時の合計値と合わないですね。
cv2_imshowを全部止めて、処理後の画像を(google colab内でストレージに)保存するだけにしたら、どうなりますでしょうか？
回答1件
0
PythonでBilateral filter画像処理(画像はモノクロで700×700)を実装して実行をしましたが、Google-Colaboの実行時間が数秒も掛りました。
OpenCVのBilateral Filter
と、コード中の画像ファイルを読むところとかを含めず、フィルタ処理の部分だけの時間比較をしてみてください
投稿2022/07/29 07:42
総合スコア7651
あっ、なるほど、画像データをインターネットでgoogleのサーバーに送り、結果画像がインターネットでこちらに送られたんですね。
それなりの時間かかるはず。。。
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