Medir tiempo de ejecución y FPS

En ocaciones necesitamos conocer el tiempo que le toma a una función realizar su trabajo, para ello utilizaremos las funciones proporcionadas por OpenCV, estas son cv::getTickFrequency() y cv::getTickCount(), mas adelante veremos que hace cada una de ellas y como podemos usarlas para calcular los FPS cuando hacemos una aplicacion que funcione en tiempo real.

Medir tiempo de ejecución

Calculamos el tiempo de ejecución de una función de la siguiente manera:

double t = (double)getTickCount();
// ejecutar nuestra funcion ...
t = ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();
cout << "Tiempo en segundos: " << t << endl;

La función cv.getTickCount() devuelve el número de ciclos de reloj después de un evento de referencia hasta el momento en que se llama a esta función. Entonces, si lo llama antes y después de la ejecución de la función, obtiene la cantidad de ciclos de reloj utilizados para ejecutar una función.

La función cv.getTickFrequency() devuelve la frecuencia de los ciclos de reloj, o la cantidad de ciclos de reloj por segundo.

Obtener FPS en tiempo real

Usando los conocimientos aprendidos anteriormente vamos a crear una aplicacion que captura video de la webcam en tiempo real y la procesa con algoritmo básico, la idea es medir el tiempo y calcular los FPS (cuadros por segundo) promedio a los que se ejecuta nuestra aplicación.

Código de ejemplo:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void processFrame(cv::Mat& frame) {

	Mat gray, blur, blend;

	cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(gray, blur, Size(21, 21), 0, 0);

	cvtColor(blur, frame, COLOR_GRAY2BGR);
}

void main() {

	VideoCapture capture;
	capture.open(0);

	int64 counter = 0;
	double elapsed = 0, fps = 0;
	int64 start = getTickCount();

	while (capture.isOpened()) {

		Mat frame;
		capture >> frame;

		if (!frame.empty()) {
			processFrame(frame);
		}

		int64 delta = getTickCount() - start;
		
		double freq = getTickFrequency();
		double elap = delta / freq;

		counter += 1;

		if (elap > 1) 
		{		
			fps = counter / elap;
			elapsed = elap / fps;
			counter = 0;
			start = getTickCount();
		}

		String text = cv::format("Elapsed time: %.3f s - FPS: %.2f", elapsed, fps);
		
		int baseline = 0;
		Size size = cv::getTextSize(text, FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, 1, &baseline);
		
		cv::rectangle(frame, cv::Rect(5, 5, size.width + 10, size.height + 10), Scalar(0, 128, 128), FILLED, LINE_AA);
		cv::putText(frame, text, Point(10, size.height + 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(255, 255, 255), 1, LINE_AA);

		cv::imshow("face", frame);

		if (waitKey(1) == 27) break;
	}

	capture.release();
}

La parte que mas nos interesa de este código es el siguiente fragmento:

		double freq = getTickFrequency();
		double elap = delta / freq;

		counter += 1;

		if (elap > 1) 
		{		
			fps = counter / elap;
			elapsed = elap / fps;
			counter = 0;
			start = getTickCount();
		}

Obtenemos el tiempo transcurrido como lo hicimos anteriormente, tambien agregamos un contador para calcular la cantidad de frames que han sido procesados luego de haber transcurrido 1 segundo, calculamos los FPS promedio y reiniciamos todo para el siguiente ciclo.

En el resto del códogo mostramos la información disponible.