OpenCV视频流Python多线程处理方法详细分析

2022-11-16 14:14:59 作者：hlld26

为OpenCV是搞计算机视觉必须要掌握的基础,这篇文章主要给大家介绍了关于OpenCV视频流多线程处理的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

前言

最近在功能性测试的过程中，需要在Python环境下用OpenCV读取网络摄像头的视频流，接着用目标检测器进行视屏帧的后续处理。在测试过程中发现如果是单线程的情况，会出现比较严重的时延，如果目标检测模型稍微大一点，像YOLOv4这类的，那么情况更加严重。

后面考虑到演示效果，从单线程改为了多线程，即单独用一个线程实时捕获视频帧，主线程在需要时从子线程拷贝最近的帧使用即可。通过这样的修改，不仅时延基本消失，整个流程的实时性也有相对的提升，可以说是非常实用的技巧。

Python多线程编程

使用Python进行多线程编程是较为简单的，Python的threading模块封装了相关的操作，通过编写功能类继承threading.Thread即可实现自己的逻辑。简单的代码示例如下所示：

class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name=None):
        super(myThread, self).__init__(name=name)
    def run(self):
        print('=> Thread %s is running ...' % self.name)
thread = myThread()
thread.start()
thread.join()

上面的代码简单展示了如何使用线程类：通过调用start()方法，线程实例开始在单独的线程上下文中运行自己的run()函数处理任务，直到线程退出。在此期间，主线程可以继续执行任务。当主线程任务执行结束时，主线程可通过设置全局状态变量告知子线程退出，同时调用join()方法等待子线程运行结束。

OpenCV视屏流的多线程处理

在上面例子的基础上，可对简单的单线程处理流程进行优化，即将读取视频帧的部分单独放在一个线程执行，同时提供线程间同步、数据交互的支持，在主线程中运行目标检测模型和后续处理流程，在需要时从读取视频帧的子线程获取最近的帧进行预处理、推理、后处理和可视化等操作。相关的示例代码如下：

import numpy as np
import cv2
import threading
from copy import deepcopy
thread_lock = threading.Lock()
thread_exit = False
class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, camera_id, img_height, img_width):
        super(myThread, self).__init__()
        self.camera_id = camera_id
        self.img_height = img_height
        self.img_width = img_width
        self.frame = np.zeros((img_height, img_width, 3), dtype=np.uint8)
    def get_frame(self):
        return deepcopy(self.frame)
    def run(self):
        global thread_exit
        cap = cv2.VideoCapture(self.camera_id)
        while not thread_exit:
            ret, frame = cap.read()
            if ret:
                frame = cv2.resize(frame, (self.img_width, self.img_height))
                thread_lock.acquire()
                self.frame = frame
                thread_lock.release()
            else:
                thread_exit = True
        cap.release()
def main():
    global thread_exit
    camera_id = 0
    img_height = 480
    img_width = 640
    thread = myThread(camera_id, img_height, img_width)
    thread.start()
    while not thread_exit:
        thread_lock.acquire()
        frame = thread.get_frame()
        thread_lock.release()
        cv2.imshow('Video', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            thread_exit = True
    thread.join()
if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的代码中，为确保资源访问不受冲突，使用threading.Lock进行保护；主线程使用thread_exit全局状态变量控制子线程的运行状态。稍微特别一点的是，thread_exit实际上控制着两个线程的运行状态，因为在上述的处理流程中，两个线程都拥有终止运行流程的话语权，故这样的处理是合理的。

结语

实际上使用多线程并行处理任务，最大程度地利用资源早已是老生常谈的技巧，例如在服务器端，会开辟有专门的线程池用于处理随时可能到来的请求，而在嵌入式通信终端上，也通常采用线程池的方式来处理收到的消息包，以尽可能提升实时性。虽然多线程的处理方式相较单线程而言要稍微复杂一些，但带来的性能提升确是实打实的，所以还是很值得一试。

到此这篇关于OpenCV视频流多线程处理方法详细分析的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV视频流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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