opencv处理图像延迟高(解决cap.read缓存\不实时问题) |
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问题描述:
最近做直播系统,利用opencv进行图像采集处理,直播推出去的流发现延迟高且会累积延迟. 后面发现是opencv的cap.read()会有一定的缓存,不是读的实时帧. 解决办法:多进程进行(python多线程不能利用多核,所以处理线程占用高的时候,读取线程会被阻塞) 一个进程进行处理,一个进程进行读取.直接用 Queue列队进行通信.参考文章 读取端进行put,但put之前先判断有多少缓存,然后删除缓存再put; lenth = que.qsize() print ("que lenth: ",lenth) if lenth >2: for i in range(lenth-2): frame = que.get() #清除缓存 que.put(img)处理端get就好. 过程中遇到的问题记录:1. 使用 multiprocessing.Queue() 后进程不能停止. 解决办法: manager = multiprocessing.Manager() que = manager.Queue() ... pro_read.terminate()2. 只读了第一帧就卡住. 解决办法: 不把cap=VideoCapture(video)作为全局变量.放在子进程中. 测试代码: # -*- coding:utf-8 import numpy as np import multiprocessing from multiprocessing import Process ,Queue import random import cv2 def run1(que,cap): while 1: ret,img = cap.read() for i in range(200): for j in range(200): for k in range(3): img[j,i,k] = random.randint(0,255) lenth = que.qsize() print ("que lenth: ",lenth) if lenth >2: for i in range(lenth-2): frame = que.get() #清除缓存 que.put(img) #pipe.send(img_q) cv2.imshow("show",img) cv2.waitKey(1000/23) cv2.destroyAllWindows() cap.release() def test_1(que,cap): run1(que) def test_2(que): while 1: img = que.get() #img = pipe.recv() #img = cv2.resize(img,(360,240)) cv2.imshow("show2",img) key = cv2.waitKey(1000/23) if key == 27: break cv2.destroyAllWindows() def cmd_send(): pass if __name__ == "__main__": manager = multiprocessing.Manager() que = manager.Queue() # que = Queue() test1_start = 1 test2_start = 1 video = "/home/jiteng/桌面/寻梦环游记.mp4" cap= cv2.VideoCapture(video) t1 = Process(target=run1,args=(que,cap,)) # t2 = Process(target=test_2,args=(que,)) t1.start() # t2.start() test_2(que) # t1.terminate() |
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