correspondence/SegSwap/data/optimization_summary.py

#!/usr/bin/env python3
"""
优化版本的关键改进总结：

1. 并行处理优化 (最重要的性能提升)
   - ProcessPoolExecutor: 并行处理多个take_id
   - ThreadPoolExecutor: 在每个take内并行处理多个相机
   - 可以实现显著的速度提升，特别是在多核CPU上

2. 图片保存优化
   - 批量处理帧而不是逐个处理
   - 使用cv2.INTER_AREA进行更高效的下采样
   - 优化的JPEG压缩参数
   - 减少重复的尺寸检查

3. VideoReader优化
   - 自动尝试GPU加速，失败时回退到CPU
   - 更有效的批量帧读取
   - 减少重复的VideoReader实例创建

4. 文件IO优化
   - 提前检查输出目录是否已存在
   - 减少重复的os.path.exists调用
   - 使用pathlib.Path进行更高效的路径操作

5. 内存和数组操作优化
   - 更高效的BGR到RGB转换
   - 减少不必要的数组复制
   - 优化的错误处理避免异常开销

预期性能提升：
- 在多核系统上可能有2-8倍的速度提升
- GPU加速可以进一步提升性能
- 减少IO等待时间
- 更好的资源利用率

使用方法：
python only_extract_frames_optimized.py \\
    --takepath /path/to/takes \\
    --annotationpath /path/to/annotations.json \\
    --split_path /path/to/split.json \\
    --split train \\
    --outputpath /path/to/output \\
    --max_workers 4 \\
    --camera_workers 8
"""

# 关键性能对比测试代码
import time
import os

def benchmark_comparison():
    """简单的性能对比测试"""
    print("性能优化对比:")
    print("=" * 50)
    
    # 原始方法模拟
    start = time.time()
    # 模拟串行处理
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)  # 模拟IO操作
    original_time = time.time() - start
    
    # 优化方法模拟  
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    start = time.time()
    
    def mock_process(x):
        time.sleep(0.1)
        return x
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(mock_process, range(10)))
    
    optimized_time = time.time() - start
    
    print(f"原始串行方法时间: {original_time:.2f}秒")
    print(f"优化并行方法时间: {optimized_time:.2f}秒") 
    print(f"速度提升: {original_time/optimized_time:.1f}倍")
    print("=" * 50)

if __name__ == "__main__":
    benchmark_comparison()