使用Python，OpenCV线程化方式提高视频FPS（每秒帧数）

使用Python，OpenCV处理视频流时，获得更高FPS（Frams Per Second）的“秘密”是将I / O（即从摄像机传感器读取帧）交给线程去处理；

读取帧 I/O是阻塞型的，定义主线程处理读到的帧，一个新的线程一直读取帧，等主线程处理完，将新读取到的帧接过来继续处理；

I/O 密集型的用多线程 Threading
CPU 密集型的用多进程 MultiProcessing

不使用cv2.imshow()，相比普通的提升了 608/25~~ 2432%倍；

使用cv2.imshow() 会有1s中的延迟，对于非必要的显示，去掉将能更好的发挥多线程提高视频流的FPS。

# 使用线程化的方式提高FPS（每秒帧数 Frams per second）
# python fps_demo.py
# python fps_deom.py -d 1# 导入必要的包
from __future__ import print_function
from imutils.video import WebcamVideoStream
from imutils.video import FPS
import argparse
import imutils
import cv2# 构建命令行参数
# --num-frames 获取FPS估算值而要循环播放的帧数
# --display 指标变量，指定是否应用cv2.imshow()显示帧
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-n", "--num-frames", type=int, default=100,help="# of frames to loop over for FPS test")
ap.add_argument("-d", "--display", type=int, default=-1,help="Whether or not frames should be displayed")
args = vars(ap.parse_args())# 获取视频流指针，初始化FPS计数器
print("[INFO] sampling frames from webcam...")
stream = cv2.VideoCapture(0)
fps = FPS().start()# 循环遍历一些帧
while fps._numFrames < args["num_frames"]:# 从流中获取帧，resize 宽度为400(grabbed, frame) = stream.read()frame = imutils.resize(frame, width=400)# 检查帧是否要展示if args["display"] > 0:cv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# 更新FPS计数器fps.update()# 停止计数器
fps.stop()
print("[INFO] elasped time: {:.2f}".format(fps.elapsed()))
print("[INFO] approx. FPS: {:.2f}".format(fps.fps()))# 清理、释放资源
stream.release()
cv2.destroyAllWindows()# 创建线程化的视频流，允许摄像机传感器预热，并且启动FPS计数器
print("[INFO] sampling THREADED frames from webcam...")
vs = WebcamVideoStream(src=0).start()
fps = FPS().start()# 使用线程循环处理每一帧
while fps._numFrames < args["num_frames"]:# 从线程化的视频流中获取帧，resize到宽度为400像素frame = vs.read()frame = imutils.resize(frame, width=400)# 检查是否需要把帧通过cv2展示if args["display"] > 0:cv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# 更新FPS计数器fps.update()# 停止计数 展示FPS的统计信息
fps.stop()
print("[INFO] elasped time: {:.2f}".format(fps.elapsed()))
print("[INFO] approx. FPS: {:.2f}".format(fps.fps()))
# 做一些清理工作 释放摄像头 关闭打开的窗口
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

参考博客：

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

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