用Python多线程实现低速处理器和高帧率摄像头的并行运行_python 视频目标检测并行处理-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41575517/article/details/125936949

由于工业用处理器的处理速度较慢，处理速度时常在，而摄像头的帧率又必须在固定帧率以上，导致两者无法达到同步，无法单线程运行。
而解决方案就是开辟一个线程来单独控制摄像头进行录制视频、存储视频等操作，在主线程中进行视频的读取、视频帧的处理操作。
假设主线程中视频帧的运行帧率为30fps，摄像头帧率为60fps，如果使用单线程进行摄像头的数据采集和视频帧的处理，会导致摄像头出现停等现象而被动降帧，摄像头的帧率最终会降到和视频帧的运行帧率保持一致。
我们确定的是：摄像头不能停下来等视频帧的处理（也就是不能使摄像头帧率被动降低），摄像头要一直拍摄，而视频帧的处理是可以有等待的（比如要等摄像头拍摄完一段之后才能进行处理，摄像头没有录下来视频的时候没有视频帧，自然也就无法处理视频帧）。所以可以将摄像头路下来的视频分为不同的小段，通过画甘特图可以发现，摄像头录制每个视频小段的时长为2^n（n=1,2,3,4,5,6,7……）时二者可以保持最大成度的并行，而最后等待的时间也最短，尽量缩短由于低性能处理器导致的时间消耗。但是存储不同的小段会频繁使用I/O操作，对于很长时间的录制分割(n>=6)来说没什么影响。但对于短时间的录制(n<6)分割会有一部分时间消耗和性能损耗，这种性能损耗在整体时间消耗占比还是相当大的。
最好的解决办法：保持cpu的视频帧处理速率大于摄像头的帧率。

"""
-*- coding: utf-8 -*-
@Time    : 2022/5/20 16:26
@Author  : wcc
@FileName: testMultithreading.py
@Software: PyCharm
@Blog    ：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41575517?spm=1000.2115.3001.5343
"""
import cv2
import threading
import time as t


class fpsTimer:
    # 初始化构造函数
    def __init__(self):
        self.begin = 0
        self.now = 0
        # 时间间隔
        self.interval = 0

    # 开始计时
    def start(self):
        self.begin = t.perf_counter()

    # 计算从开始到现在的时间间隔
    def calc(self):
        self.now = t.perf_counter()
        self.interval = self.now - self.begin
        return self.interval


# 视频段存储标记（生产者消费者标记），已经被存储的段置为True，最后一位为摄像头线程停止标记（表示在第几段退出了，作用是让视频帧处理程序退出循环）
segmentFlag = [False, False, False, False, False, False, 100]


def captureVideoFromCamera():
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    # WIDTH/HEIGHT必须和摄像头逐帧捕获的分辨率一致，否则会生成1kb视频文件并且无法播放
    # 通过frame.shape获取摄像头逐帧分辨率
    WIDTH = 640
    HEIGHT = 480

    fps = 10
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 10)
    # 如下fourcc参数必须是小写，用大写会有OpenCV报错
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    frameCount = 0

    # 计时器
    segmentTimer = fpsTimer()

    # 计段器，记录一共分割成了多少段，并且也是每一段的文件名
    segmentCount = 0
    # 存储上一段的时长
    beforeSegment = 2
    # 存储地址,初始存储命名为0
    FILENAME = r'C:\Users\A\Desktop\test\{}.mp4'.format(segmentCount)
    out = cv2.VideoWriter(FILENAME, fourcc=fourcc, fps=fps, frameSize=(WIDTH, HEIGHT))
    print("第{}段开始存储，预计持续时间为{}s".format(segmentCount+1, beforeSegment))
    segmentTimer.start()
    if not cap.isOpened():
        print("无法打开摄像头")
        exit()
    while True:
        if segmentTimer.calc() > beforeSegment:
            print("第{}段存储完成".format(segmentCount+1))
            # 存储完毕之后才能给主程序使用
            segmentFlag[segmentCount] = True
            # 存储段数+1
            segmentCount += 1
            # 线程自然停止，只拍摄6段视频
            if segmentCount == 3:
                print("线程中止,在第{}段退出了", segmentCount + 1)
                segmentFlag[-1] = segmentCount
                return
            # 存储地址
            FILENAME = r'C:/Users/A/Desktop/test/{}.mp4'.format(segmentCount)
            out = cv2.VideoWriter(FILENAME, fourcc=fourcc, fps=fps, frameSize=(WIDTH, HEIGHT))
            # 下一段存储的长度是本段长度的2倍
            beforeSegment *= 2
            # 重新计时
            segmentTimer.start()
            print("第{}段开始存储，持续时间约为{}s".format(segmentCount+1, beforeSegment))

        # 逐帧捕获
        ret, frame = cap.read()
        # 如果正确读取帧，ret为True
        if not ret:
            print("无法正确读帧，程序退出")
            return
        frameCount += 1
        out.write(frame)
        # 显示结果帧, 支持全屏
        # cv2.namedWindow('frame', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)
        # cv2.imshow('frame', frame)
        # 线程结束条件，人工干预
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            print("最后一段为第{}段，段长应为{}s，实为{}s".format(segmentCount, beforeSegment, segmentTimer.calc()))
            break

    # 完成所有操作后，释放捕获器
    out.release()
    cap.release()


# 主线程
def main():
    cameraThread = threading.Thread(target=captureVideoFromCamera)
    cameraThread.start()
    # 按顺序轮询读取已经存储的视频段，最大值为5(无间隙轮询可能比较消耗cpu，可以改成根据生产者上次消耗的时长来按照固定时间间隔轮询)
    i = 0
    while True:
        if segmentFlag[i]:
            cap = cv2.VideoCapture('C:/Users/A/Desktop/test/{}.mp4'.format(i))
            print("读取到了第{}段".format(i+1))
            while cap.isOpened():
                # ret的返回值是bool类型
                ret, frame = cap.read()
                if not ret:
                    break
                # 显示结果帧,支持全屏
                cv2.imshow('image', frame)
                # 键盘等待(这条语句不能删掉，删掉之后会报一个很神奇的错误，找不到所读取的资源)
                cv2.waitKey(10)
            i += 1
            # 释放资源
            cap.release()
            # 关闭窗口
            cv2.destroyAllWindows()
            if i == 6 or i == segmentFlag[-1]:
                print("读的最后一段是第{}段，读取结束".format(segmentFlag[-1]+1))
                return


if __name__ == "__main__":
    main()