初次接触机器视觉的小伙伴应该都会遇到这种情况,明明摄像头输出的画面是 30 fps 的,但对每一帧图像进行畸变矫正或者是一些图像处理后,视频帧数降低到了不到 10 fps!还伴随出现丢帧或者是播放缓慢,内存占用越来越多。
最近想到了一种利用线程池去并行处理视频流的方法,该方法在处理耗时高于视频帧产生间隔时,能有效提高最终视频输出的帧率。
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本文讨论了在机器视觉中,如何通过使用线程池实现视频流的并行处理,解决因图像处理导致帧率下降和性能问题,提高视频输出帧率并控制内存占用。
初次接触机器视觉的小伙伴应该都会遇到这种情况,明明摄像头输出的画面是 30 fps 的,但对每一帧图像进行畸变矫正或者是一些图像处理后,视频帧数降低到了不到 10 fps!还伴随出现丢帧或者是播放缓慢,内存占用越来越多。
最近想到了一种利用线程池去并行处理视频流的方法,该方法在处理耗时高于视频帧产生间隔时,能有效提高最终视频输出的帧率。
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