【OpenCV】cv::VideoCapture 多线程测试

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分类专栏： 视频 文章标签： opencv
于 2018-08-27 16:44:35 首次发布
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本文探讨了在OpenCV中使用cv::VideoCapture在多线程环境下进行视频帧捕获的情况。测试表明，该操作在多线程中是线程安全的，但所有线程将共享摄像头的总帧率，例如，两个线程处理30帧/秒的摄像头时，每个线程大约只能获取到15帧/秒。

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【目录】郭老二博文之：图像视频汇总

cv::VideoCapture多线程测试结果：
在多线程中使用抓取摄像头视频帧时线程安全的，但是，多个线程会共用摄像头的总帧率。
比如，我用两个线程测试30帧的摄像头，每个线程差多都是15帧。

opencv多线程视频处理示例
zhangzhechun的专栏
03-21 770
显示了如何利用 Python 的线程功能来组织并行捕获帧处理管道，以实现更平滑的播放。space - 切换多线程和单线程处理模式。多线程视频处理示例。
【视频】OpenCV：读写视频文件VideoCapture和VideoWriter
郭老二
11-29 319
VideoCapture可以从摄像头或者视频文件（eg：mp4，avi）中获取视频数据。
Opencv中的多线程
DDBOLG的专栏
04-20 1万+
涉及到dsp的移植，所以研究了一下。cxswicher是用于intel处理器ipp优化的，编译时就不要了。cxerror必须要，但是其采用了多线程技术，所以要disable掉大多数代码。cxerror用到的多线程技术包括windows.h或pthread.h(linux下)，为什么要用呢？在多线程程序里，有第三种数据类型：线程数据（TSD: Thread-Specific Data）。它和全局变量
双线程读取两路摄像头数据
wfree的专栏
05-30 4092
利用windows.h中的CreateThread来创建多线程，并基于OpenCV中的VideoCapture实现摄像头读取操作。在此简单记录一下。 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; HANDLE HThread1, HThread2; cv::Mat g_matFrame1, g_mat
多线程摄像头接入与图像预处理流水线优化：边缘智能系统中的高性能图像流处理实战
最新发布
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
06-16 798
在多摄像头接入与实时目标检测、识别等任务中，图像流的采集与预处理效率直接影响整套视觉系统的稳定性与延迟表现。本文基于当前主流的嵌入式平台（如 Jetson、RK3588、x86），深入剖析多线程接入架构设计、图像预处理模块的性能瓶颈，并提供工程级优化方案。通过任务队列、解码-预处理流水线、线程负载均衡等策略，实现从摄像头采集到模型输入的全链路高效数据流动。
opencv cuda多线程用队列方式处理视频
cjx__的博客
02-14 801
想写一个视频处理器，但是对c++图像处理不太了解于是用了chatgpt…意外chatgpt竟然走那么远了。
OpenCV图像处理——Python开发中OpenCV视频流的多线程处理方式
知来者逆的博客
12-11 4750
单线程处理视频流时，如果目标检测模型较大或者任务复杂，会影响处理速度。而使用多线程，让视频捕获和目标检测分别在各自的线程中运行，能够更充分地利用 CPU 的多核心处理能力，提高整体的处理效率和实时性。 在实时视频处理中，特别是涉及到深度学习模型推理这种计算密集型的任务时，多线程确实能够带来显著的性能提升。通过将视频捕获和处理分开，可以避免由于处理时间过长而导致的帧丢失或延迟。
opencv-python多线程读取视频
qq_42025868的博客
12-05 2712
线程是进程中的一个执行单元。多线程是指通过在线程之间快速切换对 CPU 的控制来并发执行多个线程。在Python中，我们通常使用threading库对线程来进行控制。在没有多线程的程序中按顺序进行处理时，程序等待下一帧可用，然后再对其进行处理。读取帧所需的时间主要与请求、等待和将下一个视频帧从相机传输到内存所需的时间有关。对视频帧进行计算所花费的时间，无论是在 CPU 还是 GPU 上，占据了视频处理所花费的大部分时间。多线程可以运用在深度学习中的图像识别，例如：利用视频流进行目标检测、实时的语义分割以及人
Opencv的视频捕捉功能+多线程
herr_kun的博客
02-21 1652
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import threading #其中0表示调用笔记本的内置摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) (ret, img) = cam.read() img2 = img img3 = img img4 = img def sift_thre...
Java-OpenCV_VideoCapture:Java-OpenCV VideoCapture
04-18
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OpenCV实战：视频捕获与处理
DevCharm的博客
08-23 288
在上述示例中，我们使用了cv2.VideoCapture()方法来创建一个VideoCapture对象，并传入参数0以打开默认摄像头。然后，我们使用while循环不断读取摄像头的每一帧图像，对其进行操作，并在窗口中显示处理后的图像。接着，我们可以使用该对象提供的方法来读取每一帧图像，并对其进行各种操作。接着，我们使用while循环不断读取视频文件中的每一帧图像，并对其进行操作和显示。通过本文的学习，你应该能够掌握基本的视频处理技巧，并能够根据自己的需求进行扩展和修改。OpenCV实战：视频捕获与处理。
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11-20
视频在解码过程中，有时候需要检测是否含有马赛克帧，及时去除以提高视频质量。这里利用多线程，实现了视频解码过程中马赛克实时检测。
Python-VidGear轻量级多线程OpenCV视频处理Python包装器
08-10
VidGear是一个围绕OpenCV视频I/O模块的轻量级python包装器，它包含强大的多线程模块，可以在各种设备和平台上实现高速视频帧读取功能。 它是imutils库视频模块的重新实现，修复了所有主要错误，并附带了直接网络流支持
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VS2013+opencv3.0实现多线程摄像头和视频文件的同时播放
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03-12 2097
首先放上图像控件和按钮以及文本框控件。 其中主要遇到的问题是静态成员函数中参数传递第问题，后面通过采用结构体的方式将参数传入 在****dlg.h头文件中声明 struct info { CWnd *wnd; char *path; CWnd *nID; }; public: static UINT Read...
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