关于opencv读取摄像头1080P的测试

本文通过对比测试,展示了使用Opencv读取1920*1080分辨率视频流时的帧率表现,并与DShow进行对比。结果显示Opencv在同样条件下帧率为7.3帧/s,而DShow能达到15帧/s。

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最近测试了一下opencv自带的函数读取高清摄像头,究竟能不能做到实时读取?我先是百度了一下,网上很多读取1080p的例子,好像是可以。所以用单位的摄像头做了一个测试,结果如下:

1 opencv读取1920*1080的视频流。帧率只能达到 7.3帧/s

2 用DShow显示的话,帧率可以达到15帧/s

测试用的是同一个摄像头,不知道和摄像头有没有关系。

此次测试结果和我预想的有点差距,我感觉opencv应该可以做到实时读取1080P的视频流。在此先记录一下,如果测试过程有误请指正。

代码如下:

videoCapture读取:

void CMFCDShowDlg::OnBnClickedButopen2()
{
	VideoCapture capture;
	capture.open(0);
	capture.set(CV_CAP_PROP_FOURCC, CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'));
	capture.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920);
	capture.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080);
	Mat frame0;
	Mat gray;
	int nframe = 0;
	float fps;
	DWORD time2;
	DWORD time1 = GetTickCount();
	while (1)
	{
		capture.read(frame0);
		cvtColor(frame0, gray, CV_RGB2GRAY);
		
		nframe++;
		time2 = GetTickCount();
		double seconds = (time2 - time1) / 1000.0;
		fps = nframe / seconds;
		TRACE("Estimated frames per second : %f /s \r\n", fps);

		imwrite("f://img//ds1.jpg", gray);
		//显示
		cv::imshow("camera", gray);
		
		if (cvWaitKey(20) == 27)
			break;
	}

	frame0.release();
	gray.release();
}

 

DShow读取:

void CMFCDShowDlg::OnBnClickedButton1()
{
	if (m_cameranum == 0)
		return;

	CCameraDS camera;
	

	//打开第一个摄像头 //弹出属性选择窗口
	if (!camera.OpenCamera(0, true))
	{
		fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
		return;
	}
	//if (!camera.OpenCamera(0, false, 640, 480)) //不弹出属性选择窗口,用代码制定图像宽和高
	//{
		//fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
		//return;
	//}

	int tt = 0, ltt = 0;
	cv::namedWindow("camera");
	int et = -13;
	int nframe = 0;
	float fps;
	DWORD time2;
	DWORD time1 = GetTickCount();
	while (1)
	{
		//camera.SetExposure(et);
		//获取一帧
		IplImage *pFrame = camera.QueryFrame();
		//std::cout<<"size = "<<pFrame->imageSize<<std::endl;
		cv::Mat frame(1080, 1920, CV_8UC3, pFrame->imageData);
		cv::Mat grey(1080, 1920, CV_8UC1);
		cvtColor(frame, grey, CV_RGB2GRAY);

		nframe++;
		time2 = GetTickCount();
		double seconds = (time2 - time1) / 1000.0;
		fps = nframe / seconds;
		TRACE("Estimated frames per second : %f /s \r\n", fps);

		cv::flip(grey, grey, 1);
		imwrite("f://img//ds0.jpg",grey);
		//显示
		cv::imshow("camera", grey);
		et++;
		if (cvWaitKey(2) == 27)
			break;
	}
	camera.CloseCamera(); //可不调用此函数,CCameraDS析构时会自动关闭摄像头

	cvDestroyWindow("camera");
}

 

 

<think>好的,用户现在遇到了树莓派使用Python和OpenCV读取摄像头时帧率只有预期的一半的问题。我需要仔细分析可能的原因并提供解决方案。首先,我需要回忆之前讨论的内容,用户之前询问过树莓派结合OpenCV和高帧率摄像头的应用,现在是在实际使用中遇到了帧率不达标的问题。 用户提到的是60帧的摄像头,但实际得到的只有30帧,也就是一半。可能的原因有很多,我需要逐步排查。首先,常见的硬件限制可能包括摄像头本身的实际性能、连接方式(比如CSI接口还是USB),以及树莓派的处理能力。比如,某些摄像头可能在较高分辨率下无法达到标称的帧率。 接下来是软件配置问题。用户使用的是OpenCV的VideoCapture,默认参数可能没有正确设置,导致帧率被限制。比如,OpenCV可能会自动选择较低的帧率,或者没有正确协商摄像头的支持格式。此外,代码中是否有不必要的处理步骤导致延迟,比如在循环中执行了耗时的操作,或者没有正确释放缓冲区。 然后是驱动和兼容性问题。树莓派的官方摄像头模块可能需要使用特定的库(如picamera)才能发挥最佳性能,而使用OpenCV的通用接口可能效率不高。另外,USB摄像头可能会遇到带宽限制,尤其是在USB 2.0接口上,高分辨率和高帧率可能导致数据吞吐不足。 接下来,我需要考虑用户可能的操作步骤。用户可能按照之前的指导安装了OpenCV并编写了简单的读取摄像头的代码,但没有进行优化。例如,用户可能没有在VideoCapture中设置正确的帧率参数,或者摄像头被其他进程占用,导致资源竞争。 可能的解决方案包括检查硬件连接,确认摄像头支持60帧,并确保使用合适的接口(如CSI比USB更高效)。然后,在代码中明确设置帧率参数,使用GStreamer管道来提高效率,或者换用picamera库。此外,优化代码结构,减少循环内的处理时间,确保及时释放资源,关闭不必要的图像处理步骤。 我还需要考虑用户的技术水平,可能需要提供具体的代码示例和配置步骤,而不仅仅是理论上的建议。例如,展示如何设置VideoCapture的参数,或者如何安装和使用picamera库。同时,提醒用户注意树莓派本身的性能限制,如果处理高帧率和高分辨率的数据,可能需要降低分辨率或优化算法。 最后,验证问题是否解决的方法,比如通过打印实际帧率,或者使用工具如v4l2-ctl检查摄像头支持的模式。另外,建议用户在尝试解决方案时,逐步排查,从硬件到驱动,再到代码优化,确保每一步都正确配置。</think>树莓派使用Python + OpenCV读取摄像头时出现帧率减半的问题,通常与硬件限制、软件配置或代码优化有关。以下是系统化的排查与解决方案: --- ### **一、硬件层面的可能原因** #### 1. **摄像头实际性能限制** - **现象**:标称60FPS的摄像头可能在特定分辨率下无法达到(例如:1080p@60FPS需确认是否支持)。 - **验证方法**: ```bash # 使用v4l2工具查看摄像头支持的格式和帧率 sudo apt install v4l-utils v4l2-ctl --list-formats-ext ``` - **解决方案**:降低分辨率(如从1080p降至720p)或确认摄像头真实支持当前模式的帧率。 #### 2. **接口带宽不足** - **CSI摄像头**:树莓派专用CSI接口可支持更高帧率(如RPi Camera V3可达1080p@50FPS)。 - **USB摄像头**: - USB 2.0接口带宽上限为480Mbps,若分辨率过高(如4K)会导致帧率下降。 - 使用`lsusb`确认摄像头连接是否正常,优先选择USB 3.0摄像头。 --- ### **二、软件配置问题** #### 1. **OpenCV的默认参数限制** - **关键代码问题**:`cv2.VideoCapture()`未显式设置帧率参数。 - **修复代码**: ```python cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60) # 强制设置帧率 ``` - **注意**:若摄像头不支持设置的帧率,OpenCV会自动回退到最低可用值。 #### 2. **摄像头驱动兼容性** - **CSI摄像头**:建议使用`picamera`库替代OpenCV接口(性能更优): ```python from picamera import PiCamera camera = PiCamera(framerate=60) camera.start_preview() ``` --- ### **三、代码层面的优化** #### 1. **避免阻塞操作** - **问题代码**:循环中执行耗时的处理(如`cv2.imshow()`或复杂计算)。 - **优化方法**: - 使用多线程分离图像捕获和处理逻辑。 - 关闭实时预览(`cv2.imshow()`会显著降低帧率)。 #### 2. **启用硬件加速** - **方案**:通过GStreamer管道提升视频流读取效率(需树莓派安装GStreamer): ```python pipeline = "v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,width=1280,height=720,framerate=60/1 ! appsink" cap = cv2.VideoCapture(pipeline, cv2.CAP_GSTREAMER) ``` --- ### **四、树莓派系统优化** #### 1. **超频与散热** - 在`/boot/config.txt`中增加GPU和CPU超频配置(需散热支持): ```bash over_voltage=2 gpu_freq=500 ``` - 使用散热片或风扇避免降频。 #### 2. **关闭无关进程** - 通过`htop`查看CPU占用率,关闭图形界面(`sudo raspi-config` → `Boot Options` → `Console Autologin`)。 --- ### **五、验证实际帧率** 在代码中插入帧率计算逻辑: ```python import cv2 import time cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60) prev_time = 0 frame_count = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break frame_count += 1 current_time = time.time() if current_time - prev_time >= 1: print(f"实际帧率: {frame_count} FPS") frame_count = 0 prev_time = current_time # 按下Q退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` --- ### **常见问题总结** | 问题类型 | 典型表现 | 解决方案 | |----------------|--------------------------|------------------------------------------| | 硬件带宽不足 | USB摄像头分辨率卡顿 | 降低分辨率或换用CSI摄像头 | | OpenCV参数未设 | 帧率始终为默认值(如30) | 显式调用`cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60)` | | 代码阻塞 | 循环内有耗时操作 | 多线程分离I/O与计算 | --- ### **扩展建议** - **优先使用CSI摄像头**:官方摄像头模块(如V3)在树莓派上性能更稳定。 - **尝试其他库**:`picamera`或`libcamera`对树莓派原生支持更好。 - **启用硬件编解码**:通过OpenCV的`CAP_PROP_FOURCC`设置H264编码减少传输压力。
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