SIPSkia(Simple Image Processing by Skia) 는 Skia 기반의 간단한 이미지 resize, crop 을 수행하는 파이썬 라이브러리입니다. 모씨 앱의 카드 이미지 변환에 사용되고 있습니다. 현재는 OSX Sierra 와 Ubuntu 14.04 에서 테스트 되었습니다.

Skia 는 다른 이미지 처리 라이브러리와 비교하여 굉장히 빠른 성능과 낮은 CPU 사용률을 보입니다. 본 개발 작업을 진행하며 느낀 Skia 의 성능과 작은 노하우를 다른 분들과 공유하기 위한 목적으로 코드를 공개 하였습니다.

그런 관계로 본 프로젝트는 모씨 앱 서버 관리 이슈가 발생할 때 관리됩니다.

Skia chrome/m52 브랜치와 ImageMagick + Wand 3.x 때에는 5 ~ 6 배 이상의 성능 차이가 있었습니다만, chrome/m58 과 ImageMagick + Wand 4.x 기준으로 약 1.8 ~ 2배 정도의 성능 차이를 보입니다.

Skia 의 성능은 기존과 큰 차이가 없습니다만 ImageMagick, Wand 의 성능이 매우 좋아진 것으로 보입니다.

sipskia 는 다음 버전에서 테스트 되었습니다. 아래 설치 방법이나 테스트 방법 모두 해당 버전을 기준으로 설명합니다.

• boost 1.63.0
• skia chrome/m58

brew 를 이용하면 깔끔하게 설치할 수 있습니다.

$ brew install boost-python

$ git clone 'https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git'
$ export PATH="${PWD}/depot_tools:${PATH}"
$ git clone https://skia.googlesource.com/skia.git
$ cd skia
$ python tools/git-sync-deps

위와 같이 사전 준비를 진행한 후 ninja 를 통해 Skia 를 Static Library 로 빌드합니다.

$ bin/gn gen out/Static --args='is_official_build=true skia_enable_gpu=true skia_use_fontconfig=false cc="clang" cxx="clang++"'
$ ninja -C out/Static

정상적으로 빌드가 완료되면 out/Static 디렉토리에 libskia.a 파일이 생성됩니다.

사용자 명을 ubuntu 로, 홈 디렉토리를 /home/ubuntu 로 가정합니다.

boost-python 을 홈페이지에서 다운로드 받습니다. 그 후 부트스트래핑을 해 줍니다.

$ ./bootstrap.sh --with-libraries=python --prefix=/home/ubuntu/boost/

빌드합니다.

$ ./b2 cxxflags=-fPIC install

빌드가 성공적으로 완료되면 /home/ubuntu/boost/lib/ 에 libboost_python.a 와 libboost_python.so 가 생기는데 libboost_python.so 파일을 모두 삭제합니다. 현재 빌드 중 so 파일을 참조해 버리는 문제가 있습니다.

Skia 를 클론 받고 설정하는 방법은 동일합니다.

$ git clone 'https://chromium.googlesource.com/chromium/tools/depot_tools.git'
$ export PATH="${PWD}/depot_tools:${PATH}"
$ git clone https://skia.googlesource.com/skia.git
$ cd skia
$ python tools/git-sync-deps

위와 같이 사전 준비를 진행한 후 ninja 를 통해 Skia 를 Static Library 로 빌드합니다. Skia 빌드는 OSX 과 거의 비슷하나 ninja 설정에 약간의 차이가 있습니다.

$ bin/gn gen out/Static --args='is_official_build=true skia_enable_gpu=false skia_use_fontconfig=false skia_use_system_expat=false skia_use_system_freetype2=false skia_use_system_icu=false skia_use_system_libjpeg_turbo=false skia_use_system_libpng=false skia_use_system_libwebp=false skia_use_system_zlib=false'
$ ninja -C out/Static

정상적으로 빌드가 완료되면 out/Static 디렉토리에 libskia.a 파일이 생성됩니다.

sipskia 를 클론 받은 후 setup.py 파일의 상단에 있는 사용자 경로 설정 부분을 알맞게 고쳐줍니다. 그 후 라이브러리를 생성합니다.

$ python setup.py build_ext

정상적으로 빌드가 완료되면 libsipskia.so 파일을 확인할 수 있습니다.

테스트를 진행하여 올바르게 이미지가 변환되는지 확인합니다.

$ python test.py convert

output 디렉토리에 정상적으로 변환된 파일들이 생성되는지 확인합니다.

이번엔 메모리 누수 테스트입니다.

$ python test.py leak

해당 프로세스가 돌고 있는 동안 프로세스 모니터링 툴을 띄워 메모리 점유율에 유의미한 변화가 발생하는지를 확인합니다.

ImageMagick + Wand 와 주로 벤치마크 비교를 합니다. Wand 홈페이지에 가서 운영체제에 맞는 Wand 를 설치합니다.

$ python benchmark.py

최신 버전을 기준으로 sipskia 는 ImageMagick + Wand 보다 이미지 리사이징, 크롭의 성능이 약 80 ~ 100% 정도 빠릅니다.

앞서 언급한 것 처럼 별도의 pull request 나 issue 는 처리 되지 않습니다. 자유롭게 사용해 주세요.
문의사항은 moonsoo.kim at nrise.net 으로 해 주시면 됩니다.