使用 OpenCV 和 Python 提高视频的捕获和流传输速度

Question

我需要拍摄视频并逐帧分析。 这是我到目前为止：

'''

cap = cv2.VideoCapture(CAM) # CAM = path to the video
    cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
    while cap.isOpened():
        ret, capture = cap.read()
        cv2.cvtColor(capture, frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('frame', capture)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
        analyze_frame(frame)
    cap.release()

'''

这有效，但速度非常慢。 有什么办法可以让它更接近实时？

Answer 1

VideoCapture之所以如此缓慢，是因为VideoCapture管道将大部分时间花在读取和解码下一帧上。 在读取、解码和返回下一帧时，OpenCV 应用程序被完全阻止。

所以你可以使用FileVideoStream ，它使用队列数据结构来并发处理视频。

• 你需要安装的包：

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• 对于虚拟环境： pip install imutils
• 对于 anaconda 环境： conda install -c conda-forge imutils

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示例代码：

import cv2
import time
from imutils.video import FileVideoStream


fvs = FileVideoStream("test.mp4").start()

time.sleep(1.0)

while fvs.more():
    frame = fvs.read()

    cv2.imshow("Frame", frame)

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速度测试

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您可以使用以下代码使用任何示例视频进行速度测试。 下面的代码是为FileVideoStream测试设计的。 注释fvs变量并取消注释cap变量以计算VideoCapture速度。 到目前为止， fvs比cap变量更快。

from imutils.video import FileVideoStream
import time
import cv2

print("[INFO] starting video file thread...")
fvs = FileVideoStream("test.mp4").start()
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
time.sleep(1.0)

start_time = time.time()

while fvs.more():
     # _, frame = cap.read()
     frame = fvs.read()

print("[INFO] elasped time: {:.2f}ms".format(time.time() - start_time))