opencv getPerfProfile()函数
时间: 2023-07-09 10:52:52 浏览: 42
`getPerfProfile()`函数是OpenCV中的一个性能分析函数,用于获取神经网络模型前向计算的性能数据。该函数可以用于分析神经网络模型的计算速度和瓶颈,从而优化模型的设计和计算性能。
在使用`getPerfProfile()`函数时,需要先定义一个`cv::Mat`类型的Blob对象,用于存储性能数据。然后,在进行前向计算之后可以通过该函数获取性能数据。以下是一个示例代码:
```
cv::Mat inputImage; // 输入图像
cv::dnn::Net neuralNet; // 神经网络模型
cv::Mat outputBlob; // 输出结果
cv::Mat perfStats; // 性能数据
// 将输入图像传递到网络模型中进行前向计算
neuralNet.setInput(cv::dnn::Blob::fromImages(inputImage));
outputBlob = neuralNet.forward();
// 获取性能数据
neuralNet.getPerfProfile(perfStats);
std::cout << "Inference time: " << perfStats.at<double>(0) / cv::getTickFrequency() << " seconds" << std::endl;
```
在上述代码中,首先定义了输入图像、神经网络模型、输出结果和性能数据。在进行前向计算之后,通过`neuralNet.getPerfProfile()`方法获取性能数据,然后将其转换为秒数并打印输出。
`getPerfProfile()`函数返回的性能数据是一个`cv::Mat`类型的Blob对象,其中包含了神经网络模型前向计算的总时间和每个层的时间。性能数据的格式如下:
```
1. 总时间:性能数据的第一个元素表示神经网络模型前向计算的总时间,单位为CPU时钟周期数(ticks)。可以通过`cv::getTickFrequency()`函数将其转换为秒数。
2. 层时间:性能数据的第二个及之后的元素表示每个网络层的计算时间,单位为CPU时钟周期数(ticks)。可以通过这些数据分析每个层的计算速度和瓶颈,从而优化模型的设计和计算性能。
```
需要注意的是,`getPerfProfile()`函数只能在使用CPU计算时获取性能数据,如果使用GPU加速计算,则需要使用其他的性能分析方法。