一种在 Python 中实现更快 OpenCV 视频流的多线程方法

news2024/10/4 23:16:14

e65c17077560cdad5e035db137dad9ba.png

概述

在本文中，我们将看到两个没有多线程的 Python 代码示例，用于从摄像头读取视频帧。我们将看到使用/不使用多线程获得的 FPS 的差异。

什么是多线程？

线程是进程中的一个执行单元。多线程是指通过在线程之间快速切换对 CPU 的控制（称为上下文切换）来并发执行多个线程。在我们的示例中，我们将看到多线程通过提高 FPS（每秒帧数）实现更快的实时视频处理。

Python中的线程基础

以下代码片段显示了如何使用python 中的threading模块创建线程：

# importing the threading module 
import threading 

# importing the time module 
import time

# Function to print "Hello", however, the function sleeps
# for 2 seconds at the 11th iteration
def print_hello(): 
  for i in range(20):
    if i == 10:
      time.sleep(2)
    print("Hello")

# Function to print numbers till a given number
def print_numbers(num): 
  for i in range(num+1):
    print(i)

# Creating the threads. Target is set to the name of the
# function that neeeds to be executed inside the thread and
# args are the arguments to be supplied to the function that

# needs to be executed.
print("Greetings from the main thread.")
thread1 = threading.Thread(target = print_hello, args = ())
thread2 = threading.Thread(target = print_numbers, args = (10,))  

# Starting the two threads
thread1.start() 
thread2.start() 
print("It's the main thread again!")

让我们通过跟踪代码的执行来尝试理解输出：

  1. 主线程执行。打印“Greetings from the main thread”，创建thread1和thread2并启动线程。

  2. 发生上下文切换，开始执行thread1。

  3. 在前十次迭代之后，thread1进入睡眠状态，thread2开始执行，在下一次上下文切换之前完成。

  4. 现在，主线程获得了 CPU 的控制权并打印出“It’s the main thread again!”

  5. 另一个上下文切换发生，thread2恢复执行并完成。

  6. 由于主线程没有更多指令要执行，因此程序终止。

使用thread.join()

如果需要阻塞主线程，直到thread1和thread2完成执行，该怎么办？

thread.join()会派上用场，因为它会阻塞调用线程，直到调用其 join() 方法的线程终止：

# importing the threading module 
import threading 

# importing the time module 
import time
# Function to print "Hello", however, the function sleeps

# for 2 seconds at the 11th iteration
def print_hello(): 
  for i in range(20):
    if i == 10:
      time.sleep(2)
    print("Hello")

# Function to print numbers till a given number
def print_numbers(num): 
  for i in range(num+1):
    print(i)

# Creating the threads. Target is set to the name of the
# function that neeeds to be executed inside the thread and
# args are the arguments to be supplied to the function that
# needs to be executed.
print("Greetings from the main thread.")
thread1 = threading.Thread(target = print_hello, args = ())
thread2 = threading.Thread(target = print_numbers, args = (10,))  

# Starting the two threads
thread1.start() 
thread2.start() 
thread1.join()
thread2.join()
print("It's the main thread again!")
print("Threads 1 and 2 have finished executing.")

原因多线程有助于更快的处理

视频处理代码分为两部分：从摄像头读取下一个可用帧并对帧进行视频处理，例如运行深度学习模型进行人脸识别等。

读取下一帧并在没有多线程的程序中按顺序进行处理。程序等待下一帧可用，然后再对其进行必要的处理。读取帧所需的时间主要与请求、等待和将下一个视频帧从相机传输到内存所需的时间有关。对视频帧进行计算所花费的时间，无论是在 CPU 还是 GPU 上，占据了视频处理所花费的大部分时间。

在具有多线程的程序中，读取下一帧并处理它不需要是顺序的。当一个线程执行读取下一帧的任务时，主线程可以使用 CPU 或 GPU 来处理最后读取的帧。这样，通过重叠两个任务，可以减少读取和处理帧的总时间。

OpenCV 代码——没有多线程

# importing required libraries 
import cv2 
import time

# opening video capture stream
vcap = cv2.VideoCapture(0)
if vcap.isOpened() is False :
    print("[Exiting]: Error accessing webcam stream.")
    exit(0)
fps_input_stream = int(vcap.get(5))
print("FPS of webcam hardware/input stream: {}".format(fps_input_stream))
grabbed, frame = vcap.read() # reading single frame for initialization/ hardware warm-up

# processing frames in input stream
num_frames_processed = 0 
start = time.time()
while True :
    grabbed, frame = vcap.read()
    if grabbed is False :
        print('[Exiting] No more frames to read')
        break

# adding a delay for simulating time taken for processing a frame 
    delay = 0.03 # delay value in seconds. so, delay=1 is equivalent to 1 second 
    time.sleep(delay) 
    num_frames_processed += 1
cv2.imshow('frame' , frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break
end = time.time()

# printing time elapsed and fps 
elapsed = end-start
fps = num_frames_processed/elapsed 
print("FPS: {} , Elapsed Time: {} , Frames Processed: {}".format(fps, elapsed, num_frames_processed))

# releasing input stream , closing all windows 
vcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV 代码——多线程

# importing required libraries 
import cv2 
import time 
from threading import Thread # library for implementing multi-threaded processing

# defining a helper class for implementing multi-threaded processing 
class WebcamStream :
    def __init__(self, stream_id=0):
        self.stream_id = stream_id   # default is 0 for primary camera 
        
        # opening video capture stream 
        self.vcap      = cv2.VideoCapture(self.stream_id)
        if self.vcap.isOpened() is False :
            print("[Exiting]: Error accessing webcam stream.")
            exit(0)
        fps_input_stream = int(self.vcap.get(5))
        print("FPS of webcam hardware/input stream: {}".format(fps_input_stream))
            
        # reading a single frame from vcap stream for initializing 
        self.grabbed , self.frame = self.vcap.read()
        if self.grabbed is False :
            print('[Exiting] No more frames to read')
            exit(0)

# self.stopped is set to False when frames are being read from self.vcap stream 
        self.stopped = True

# reference to the thread for reading next available frame from input stream 
        self.t = Thread(target=self.update, args=())
        self.t.daemon = True # daemon threads keep running in the background while the program is executing 
        
    # method for starting the thread for grabbing next available frame in input stream 
    def start(self):
        self.stopped = False
        self.t.start()

# method for reading next frame 
    def update(self):
        while True :
            if self.stopped is True :
                break
            self.grabbed , self.frame = self.vcap.read()
            if self.grabbed is False :
                print('[Exiting] No more frames to read')
                self.stopped = True
                break 
        self.vcap.release()

# method for returning latest read frame 
    def read(self):
        return self.frame

# method called to stop reading frames 
    def stop(self):
        self.stopped = True

# initializing and starting multi-threaded webcam capture input stream 
webcam_stream = WebcamStream(stream_id=0) #  stream_id = 0 is for primary camera 
webcam_stream.start()

# processing frames in input stream
num_frames_processed = 0 
start = time.time()
while True :
    if webcam_stream.stopped is True :
        break
    else :
        frame = webcam_stream.read()

# adding a delay for simulating time taken for processing a frame 
    delay = 0.03 # delay value in seconds. so, delay=1 is equivalent to 1 second 
    time.sleep(delay) 
    num_frames_processed += 1
cv2.imshow('frame' , frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break
end = time.time()
webcam_stream.stop() # stop the webcam stream

# printing time elapsed and fps 
elapsed = end-start
fps = num_frames_processed/elapsed 
print("FPS: {} , Elapsed Time: {} , Frames Processed: {}".format(fps, elapsed, num_frames_processed))

# closing all windows 
cv2.destroyAllWindows()

下载所有代码

https://github.com/SihabSahariar/Multi-threading-OpenCV-

资源

  1. https://stackoverflow.com/questions/55099413/python-opencv-streaming-from-camera-multithreading-timestamps

  2. https://stackoverflow.com/questions/55828451/video-streaming-from-ip-camera-in-python-using-opencv-cv2-videocapture

  3. https://stackoverflow.com/questions/58592291/how-to-capture-multiple-camera-streams-with-opencv

  4. https://stackoverflow.com/questions/58293187/opencv-real-time-streaming-video-capture-is-slow-how-to-drop-frames-or-get-sync

  5. https://stackoverflow.com/questions/55141315/storing-rtsp-stream-as-video-file-with-opencv-videowriter

  6. https://stackoverflow.com/questions/29317262/opencv-video-saving-in-python/71624807#71624807

  7. https://stackoverflow.com/questions/72120491/python-opencv-multiprocessing-cv2-videocapture-mp4

参考

  1. https://github.com/PyImageSearch/imutils/tree/master/imutils/video

  2. https://www.pyimagesearch.com/2015/12/21/increasing-webcam-fps-with-python-and-opencv/

  3. https://forum.opencv.org/t/videocapture-opens-video-sources-by-multi-thread/8045

☆ END ☆

如果看到这里，说明你喜欢这篇文章，请转发、点赞。微信搜索「uncle_pn」，欢迎添加小编微信「 woshicver」，每日朋友圈更新一篇高质量博文。

↓扫描二维码添加小编↓

890f36c879949f453b110b6885e2b9a2.jpeg

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/60877.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

257.二叉树的所有路径

257.二叉树的所有路径

257.二叉树的所有路径 文章目录257.二叉树的所有路径题目题解技巧 - 参数的作用域巧妙的题解方法题目 给你一个二叉树的根节点 root ，按 任意顺序 ，返回所有从根节点到叶子节点的路径。 叶子节点 是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入&a…
阅读更多...
【Redis实战】GeoHash实现原理与基本使用

【Redis实战】GeoHash实现原理与基本使用

文章目录GeoHash可以解决什么问题？基于网格划分的最近邻查询GeoHash划分规则GeoHash的使用方式Redis GEOADD 命令语法示例Redis GEORADIUS 命令语法半径单位：可选性参数：示例Redis GEORADIUSBYMEMBER 命令语法示例Redis GEODIST 命令语法示例…
阅读更多...
Android 面试中Binder必问，是否了解过？

Android 面试中Binder必问，是否了解过？

1.简单介绍下binder binder是一种进程间通讯的机制 进程间通讯需要了解用户空间和内核空间 每个进程拥有自己的独立虚拟机，系统为他们分配的地址空间都是互相隔离的。 如两个进程需要进行通讯，则需要使用到内核空间做载体，内核空间是所有进…
阅读更多...
GPS卫星位置解算

GPS卫星位置解算

本文介绍了基于C语言的GPS卫星位置解算原理与程序设计。针对每个原理、公式、代码设计进行了详细讲解，希望能够给测绘学子们带来帮助。 参考书籍： 李征航 黄劲松：GPS测量与数据处理（第三版） 目录 基础原理 1&#xf…
阅读更多...
Spring框架（十一）：手动实现一个@Component，讲一讲Spring的工厂后处理器

Spring框架（十一）：手动实现一个@Component，讲一讲Spring的工厂后处理器

手动实现一个Component，讲一讲Spring的工厂后处理器引子需求代码分析Spring工厂后处理器引子 痛定思痛，主要问题出现在自己雀氏不熟悉框架底层、一些面试题，以及sql的一些情况淡忘了。 本章节的开始是对于过去的重新回顾，当然&am…
阅读更多...
【AI】Python 实现八数码问题

【AI】Python 实现八数码问题

实验一 八数码问题 1. 题目介绍 八数码问题描述为：在 33 组成的九宫格棋盘上，摆有 8 张牌，每张牌都刻有 1-8 中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某张牌向空格移动，这样通过移动牌就可以不断改变棋盘布…
阅读更多...
PDF或PPT中的某个图或表无损、高清的插入word里的方法，再转成pdf后放大6400%倍仍是高清图片...

PDF或PPT中的某个图或表无损、高清的插入word里的方法，再转成pdf后放大6400%倍仍是高清图片...

本人使用Microsoft Office LTSC 专业增强版 2021版本的，其他版本不确定可不可以 可通过office tool plus下载安装相应版本的office，通过安装与激活安装与激活 0. 参考方法网址： PDF 转成 SVG 格式的方法(无损保留笔记痕迹) 1. pdf可能很多页&…
阅读更多...
Dubbo SPI扩展机制源码详解（基于2.7.10）

Dubbo SPI扩展机制源码详解（基于2.7.10）

Dubbo SPI 一. 概述 本文主要分享 Dubbo 的拓展机制 SPI。 想要理解 Dubbo ，理解 Dubbo SPI 是非常必须的。在 Dubbo 中，提供了大量的拓展点，基于 Dubbo SPI 机制加载 Dubbo SPI官方文档：Dubbo SPI 概述 | Apache Dubbo 本文基…
阅读更多...
Spring-IOC控制反转

Spring-IOC控制反转

Spring 1.简介 1.1简介 1.常见的框架&#xff1a; 2.常见的依赖&#xff1a; <dependencies><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework/spring-webmvc --><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artif…
阅读更多...
SpringBoot基础之声明式事务和切面事务和编程式事务

SpringBoot基础之声明式事务和切面事务和编程式事务

文章目录前言一、事务特性开启事务二、事务的隔离级别三、事务的传播行为四、 Springboot事务1.Springboot声明式事务优点&#xff1a;缺点&#xff1a;实现方式&#xff1a;Transactional的参数声明式事务的约定流程&#xff1a;2. Springboot编程式事务SpringBoo切面编程式事…
阅读更多...
[附源码]Python计算机毕业设计SSM教学团队管理系统（程序+LW)

[附源码]Python计算机毕业设计SSM教学团队管理系统（程序+LW)

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
阅读更多...
微服务框架 SpringCloud微服务架构 11 自定义镜像 11.2 Dockerfile

微服务框架 SpringCloud微服务架构 11 自定义镜像 11.2 Dockerfile

微服务框架 【SpringCloudRabbitMQDockerRedis搜索分布式&#xff0c;系统详解springcloud微服务技术栈课程|黑马程序员Java微服务】 SpringCloud微服务架构 文章目录微服务框架SpringCloud微服务架构11 自定义镜像11.2 Dockerfile11.2.1 什么是Dcokerfile11.2.2 直接开干11.…
阅读更多...
【机器学习】支持向量机【上】硬间隔

【机器学习】支持向量机【上】硬间隔

有任何的书写错误、排版错误、概念错误等&#xff0c;希望大家包含指正。 在阅读本篇之前建议先学习&#xff1a; 【机器学习】拉格朗日对偶性 【机器学习】核函数 由于字数限制&#xff0c;分成两篇博客。 【机器学习】支持向量机【上】硬间隔 【机器学习】支持向量机【下】…
阅读更多...
绿色荧光染料FITC-PEG-FA,Folic acid-PEG-Fluorescein,荧光素-聚乙二醇-叶酸

绿色荧光染料FITC-PEG-FA,Folic acid-PEG-Fluorescein,荧光素-聚乙二醇-叶酸

​ 1、名称 英文&#xff1a;FITC-PEG-FA&#xff0c;Folic acid-PEG-Fluorescein 中文&#xff1a;荧光素-聚乙二醇-叶酸 2、CAS编号&#xff1a;N/A 3、所属分类&#xff1a; Fluorescent PEG Folic acid&#xff08;FA&#xff09; PEG 4、分子量&#xff1a;可定制&a…
阅读更多...
[附源码]计算机毕业设计网上书城网站Springboot程序

[附源码]计算机毕业设计网上书城网站Springboot程序

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…
阅读更多...
Java实现猜数游戏

Java实现猜数游戏

1 问题 编写一个Java程序&#xff0c;实现以下功能&#xff1a; 2 方法 首先导入java.util包下的Random&#xff0c;让程序随便分配给用户一个数。 再导入java.util包下的Scanner类&#xff0c;构建Scanner对象&#xff0c;以便输入。 利用Random().nextInt()生成一个随机的i…
阅读更多...
统计学中关于自由度的详细解释以及求平均值为什么消耗自由度1

统计学中关于自由度的详细解释以及求平均值为什么消耗自由度1

首先我们要了解自由度是什么 自由度在本科教学中一般都不会过度涉及&#xff0c;因为它给老师和学生都带来了很大的困扰&#xff0c;它本身也有一些历史遗留问题&#xff0c;有很多人给出了很多不同的出发点和解释&#xff0c;比如1946年“自由度就是二次型的秩”&#xff0c;…
阅读更多...
Android入门第42天-Android中的Service（IntentService）

Android入门第42天-Android中的Service（IntentService）

开篇 在前一篇中我们讲了bindService的使用。并且我们留下了一个念想&#xff0c;即在bindService取值时故意阻塞30秒&#xff0c;引起了一次ANR并引出了今天的章节-IntentService。 IntentService的生命周期中有一个非常好的方法-onHandleIntent方法&#xff0c;它是一个abs…
阅读更多...
创建你的第⼀个XXL-Job分布式调度任务

创建你的第⼀个XXL-Job分布式调度任务

文章目录一、程序讲解1. 注解介绍2. 编写代码二、执⾏器管理2.1. Appname2.2. 名称2.3. 注册⽅式2.4. 机器地址2.5. 效果图三、任务管理一、程序讲解 1. 注解介绍 在 Spring Bean 实例中&#xff0c;开发 Job ⽅法⽅式格式要求为 public ReturnT<String> execute(Stri…
阅读更多...
ARM 重定位引入和链接脚本

ARM 重定位引入和链接脚本

一、一个事实&#xff1a;大部分指令是位置有关编码 位置无关编码(PIC&#xff0c;position independent code)&#xff1a;汇编源文件被编码成二进制可执行程序时&#xff0c;编码方式与位置&#xff08;内存地址&#xff09;无关。 位置有关编码&#xff1a;汇编源码编码成…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023