Benchmarks du logiciel

Alors, c'est rapide à quel point ?

1- Temps de traitement

Je suis vraiment obsédé par les performances de notre application, et je pousse constamment mon équipe à améliorer le logiciel autant que possible. Il existe des moyens d'accélérer les choses en ayant le bon matériel, la bonne configuration réseau et les bons paramètres. Une fois que tout est en place, vous devriez obtenir des résultats aussi rapides que ceux que nous avons mesurés ici au studio.

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1. https://www.youtube.com/watch?v=7xbuL3enDCI | Benchmark bullet-time à 16 caméras

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Benchmark bullet-time à 16 caméras

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1. https://www.youtube.com/watch?v=8joZTabJxiI | Benchmark bullet-time à 42 caméras

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Benchmark bullet-time à 42 caméras

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1. https://www.youtube.com/watch?v=OkKqiKAIGBY | Test de performance bullet-time à 176 caméras (avec aperçu fast preview frames)

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Test de performance bullet-time à 176 caméras (avec aperçu fast preview frames)

Bullet-time

(temps nécessaire pour télécharger tous les fichiers, appliquer la calibration numérique et effectuer le rendu du MP4 complet en 1080p, prêt à être rejoué et partagé)

*** Architecture Raspberry Pi @ 16 caméras : Canon SL2, un switch Gigabit (sans chaînage), Raspberry Pi 3b+, ordinateur de jeu i7 de 2017 *** Architecture Raspberry Pi @ 176 caméras : Canon SL1, un switch gigabit pour deux Pis, un switch maître 10 gigabits, une carte réseau USB-C 5GB, mélange de Raspberry Pi 3b et 3b+, ASUS Zenbook Pro 16X OLED *** Architecture de hubs USB : Canon SL2, hubs USB alimentés à 7 ports, ordinateur de jeu i7 de 2017.

Photogrammétrie

85 Canon SL1 connectés à 22 Raspberry Pi 3b+

Raw: 12s (temps nécessaire pour télécharger tous les fichiers et extraire les JPG)
Small JPG: 4s
Large fine: 7s

175 Canon SL1 connectés à 44 Raspberry Pi 3b+

Raw: 24s (temps nécessaire pour télécharger tous les fichiers et extraire les JPG)

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1. https://www.youtube.com/watch?v=3eHF-BS5vak | Flux de travail photogrammétrie par scan 3D à 165 caméras

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Flux de travail photogrammétrie par scan 3D à 165 caméras

2- Précision du déclenchement (déclenchement USB)

À partir de la version 1.11.0+, le déclenchement USB via des ordinateurs Raspberry Pi OU en utilisant des hubs USB sur un seul ordinateur Windows est à peu près le même que l'utilisation d'un déclencheur analogique (en utilisant le port de connexion du déclencheur). Et cela est vrai même en configurant 4 caméras sur un seul Pi. D'après notre expérience, le seul problème de précision qui subsiste concerne les caméras elles-mêmes (latence de l'obturateur mécanique). Nos derniers tests ont été effectués avec des Canon SL1/100d et SL2/200d, et nous travaillons sur divers scénarios de test pour vous fournir plus de détails.

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1. https://www.instagram.com/p/B1YdGyHoYEo/

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18x SL2/200D avec lumière continue (architecture Raspberry Pi)

20x SL1/100D avec lumière continue (architecture de hubs USB)

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1. https://www.instagram.com/p/CG0gAEDBgHx/

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1. https://www.instagram.com/p/BuUKRDyglWw/

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176x SL1/100D avec lumière continue (architecture Raspberry Pi)

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1. https://www.youtube.com/watch?v=U-OpnZ_2sPg | Photobooth bullet-time light painting au CES 2019 — #110

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Photobooth bullet-time light painting au CES 2019 — #110