openface中实例化AlignDlib的优化

骑猪看日落 2022-06-02 04:27 177阅读 0赞

最近在做人脸识识别，使用的是openface框架结构。开发出来之后可以使用，但是效率比较慢，时间大概在1.8s左右。这个速度根本无法满足使用需要。于是，由于工作需要便开始优化识别速度。

经过打断点等方式，成功定位到文问题所在。

openface.AlignDlib('openface/models/dlib/shape\_predictor\_68\_face\_landmarks.dat')

就是这句话使用了1.3秒左右，之后发现  shape\_predictor\_68\_face\_landmarks.dat      文件有90多兆。

由此我们点位到问题所在，解决方式有以下几种：

1，实例化   AlignDlib  时间过长，我们可以保存实例化后的结果到文件，每次从这个文件直接读取。不用再实例化这个类。

2，实例化之后，长期保存到内存中。需要使用时。直接从内存调取。

方案一：我们是用了python提供的cpickle模块，将生成的实例变量保存到磁盘中。代码如下

import cPickle  as pickle

import openface

objFile = '/root/openface/obj\_file/AlignDlib.pkl'

dlib\_face\_predictor = '/root/openface/shape\_predictor\_68\_face\_landmarks.dat'

align = openface.AlignDlib(dlib\_face\_predictor)

f1 = file(objFile,  'wb')

pickle.dump(align, f1, True)

f1.close()

保存好之后的读取

t2 = pickle.loads(objFile)

读取出来的结果可以可以直接当做实例对象使用。使用该方法，可以实例化过程时间优化为0.7秒，减少将近50%的时间。

方案二：

我的python项目是使用uwsgi和nginx搭建的，由uwsgi守护入口文件，基本思路是：在入口文件引入一个单例模式类（single\_objmodel）并实例化；

single\_objmodel.py 文件代码如下：

import ds\_config

import openface

class single\_objmodel ( object):

'''

单例模式，实例化时，保存alignDlib实例对象到类变量，方便后续调用

alignDlib：alignDlib实例对象保存位置

'''

\_instance = None

alignDlib = None

def \_\_new\_\_( cls, \* args, \*\* kw):

if not cls.\_instance:

cls.\_instance =  super(single\_objmodel, cls). \_\_new\_\_( cls, \*args, \*\*kw)

return cls.\_instance

def \_\_init\_\_( self):

self. \_\_class\_\_.alignDlib = openface.AlignDlib(' /root/openface/shape\_predictor\_68\_face\_landmarks.dat')

在入口文件实例化该类，在需要使用alignDlib的位置，引入single\_objmodel，并获取类变量alignDlib即可。该方法可以将实例化的时间减少到忽略不计。第一次时间会长一点。之后的请求时，时间会大大减少。

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