opencv VideoCapture抓取RTSP高延迟，崩溃解决方法 |
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目前项目需要对网络摄像头进行实时视觉算法检测。 遇到问题： 在使用抓取VideoCaptureRTSP流的过程中，若需要对图像进行处理，则最后的显示结果画面就会表现出高延迟，然后卡住，很快崩溃； 直观感受： 图像处理速度远不如VideoCapture抓取速度，然后感觉是有内置缓存的，导致卡顿，延迟；对VideoCapture进行等待处理，效果不佳； 解决思路： 采用多线程的方式，为VideoCapture单独开一个线程，自动抓取图像，并且存储到一个容器中，容器若满了自动更新容器，清理掉前面的图像，存储最新的图像； 然后主线程直接生成对象，调用get函数获取到容器中的数据； 实现代码： QT c++版 VideoCapture的线程类 opencvcap.h #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; class OpencvCap :public QThread { Q_OBJECT public: OpencvCap(const char* url); ~OpencvCap(); void put_frame(Mat frame); bool get_frame(Mat &frame); private: void run() override; //缓存容器 vector m_vec_frame; //互斥锁 QMutex m_mutex; //videocapture VideoCapture m_cap; };opencvcap.cpp #include "opencvcap.h" OpencvCap::OpencvCap(const char* url) { m_cap.open(url); } OpencvCap::~OpencvCap() { m_cap.release(); } void OpencvCap::run() { if(!m_cap.isOpened()) { qDebug("cannot open the videocapture\n"); return ; } Mat current_frame; while(true) { m_cap >> current_frame; if(current_frame.empty()) { qDebug("frame empty\n"); return ; } put_frame(current_frame); waitKey(20); } } void OpencvCap::put_frame(Mat frame) { m_mutex.lock(); // 这边采用的更简单粗暴的清理方式，可以根据实际情况自定义清理方式 if(m_vec_frame.size() >5) m_vec_frame.clear(); //存入容器 m_vec_frame.push_back(frame); m_mutex.unlock(); return; } bool OpencvCap::get_frame(Mat &frame) { m_mutex.lock(); if(m_vec_frame.size() < 1) return false; else { //从容器中取图像 frame = m_vec_frame.back(); } m_mutex.unlock(); return true; }main 实际上，这部分是分散开来的，集中起来只是方便理解 int main() { //创建对象，初始化 OpencvCap *m_opencvcap; m_opencvcap = new OpencvCap("rtsp://admin:[email protected]/h264/ch1/main/av_stream"); //开始线程 m_opencvcap->start(); Mat frame; while(true) { bool ret = m_opencvcap->get_frame(frame); if(ret == false || frame.empty()) return 0; //处理图像······ imshow("windows",frame); } } |
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