网站搭建文案,WordPress将开发,开发一整个网站要多久,北京网站搭建报价文章目录 1、需求描述2、正常方法 cv2.read3、加速方法 imutils.video.FileVideoStream4、涉及到的核心库函数4.1、imutils.video.FPS4.2、imutils.video.FileVideoStream 5、参考 1、需求描述
使用线程和队列数据结构将视频文件的 FPS 速率提高 #xff01;
我们的目标是将… 文章目录 1、需求描述2、正常方法 cv2.read3、加速方法 imutils.video.FileVideoStream4、涉及到的核心库函数4.1、imutils.video.FPS4.2、imutils.video.FileVideoStream 5、参考 1、需求描述
使用线程和队列数据结构将视频文件的 FPS 速率提高
我们的目标是将视频文件帧的读取和解码移动到程序的一个完全独立的线程中释放我们的主线程来处理实际的图像处理。
2、正常方法 cv2.read
import datetime# class FPS:
# def __init__(self):
# # 存储开始时间、结束时间和在开始和结束间隔之间检查的帧总数
# self._start None
# self._end None
# self._numFrames 0
#
# def start(self):
# # 开始计时器
# self._start datetime.datetime.now()
# return self
#
# def stop(self):
# # 停止计时器
# self._end datetime.datetime.now()
#
# def update(self):
# # 增加在开始和结束间隔期间检查的总帧数
# self._numFrames 1
#
# def elapsed(self):
# # 返回开始和结束间隔之间的总秒数
# return (self._end - self._start).total_seconds()
#
# def fps(self):
# # 计算每秒(近似)帧数
# return self._numFrames / self.elapsed()# import the necessary packages
from imutils.video import FPS
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
# 构造参数解析器并解析参数
ap argparse.ArgumentParser()
# 解析我们的命令行参数。对于这个脚本我们只需要一个开关 --video 它是我们输入视频文件的路径。
ap.add_argument(-v, --video, default1.mp4,helppath to input video file)
args vars(ap.parse_args())
# 打开一个指向视频流的指针并启动FPS定时器
stream cv2.VideoCapture(args[video])
fps FPS().start() # 启动一个我们可以用来测量 FPS 的计时器# 循环视频文件流中的帧
while True:# 从线程视频文件流中抓取帧(grabbed, frame) stream.read()# 如果帧没有被抓取那么我们已经到达了流的末尾if not grabbed:break# 调整帧大小并将其转换为灰度同时仍保留 3 个通道frame imutils.resize(frame, width450)frame cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)frame np.dstack([frame, frame, frame])# 在图像中显示一段文本这样我们就可以公平地对快速方法进行基准测试cv2.putText(frame, Slow Method, (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)# 显示帧并更新 FPS 计数器cv2.imshow(Frame, frame)cv2.waitKey(1)fps.update()# 停止定时器显示FPS信息
fps.stop()
print([INFO] elasped time: {:.2f}.format(fps.elapsed()))
print([INFO] approx. FPS: {:.2f}.format(fps.fps()))
# 做一些清理工作
stream.release()
cv2.destroyAllWindows()output
[INFO] elasped time: 13.08
[INFO] approx. FPS: 29.273、加速方法 imutils.video.FileVideoStream
# 导入必要的包
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils.video import FPS
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import cv2# 构造参数解析并解析参数
ap argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument(-v, --video, default1.mp4,helppath to input video file)
args vars(ap.parse_args())
# 启动文件视频流线程并允许缓冲区开始填充
print([INFO] starting video file thread...)
fvs FileVideoStream(args[video]).start()
time.sleep(1.0)
# 启动 FPS 计时器
fps FPS().start()# 循环播放视频文件流中的帧
while fvs.more():# 从线程视频文件流中抓取帧调整大小并将其转换为灰度同时仍保留 3 个通道frame fvs.read()try:frame imutils.resize(frame, width450)except:breakframe cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)frame np.dstack([frame, frame, frame])# 在frame上显示队列的大小cv2.putText(frame, Queue Size: {}.format(fvs.Q.qsize()),(10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)# 显示帧并更新 FPS 计数器cv2.imshow(Frame, frame)cv2.waitKey(1)fps.update()# 停止计时器并显示 FPS 信息
fps.stop()
print([INFO] elasped time: {:.2f}.format(fps.elapsed()))
print([INFO] approx. FPS: {:.2f}.format(fps.fps()))
# 做一些清理工作
cv2.destroyAllWindows()
fvs.stop()output
[INFO] starting video file thread...
[INFO] elasped time: 8.87
[INFO] approx. FPS: 43.19帧率从30-提升到了40
确实有效
4、涉及到的核心库函数
4.1、imutils.video.FPS
import datetimeclass FPS:def __init__(self):# 存储开始时间、结束时间和在开始和结束间隔之间检查的帧总数self._start Noneself._end Noneself._numFrames 0def start(self):# 开始计时器self._start datetime.datetime.now()return selfdef stop(self):# 停止计时器self._end datetime.datetime.now()def update(self):# 增加在开始和结束间隔期间检查的总帧数self._numFrames 1def elapsed(self):# 返回开始和结束间隔之间的总秒数return (self._end - self._start).total_seconds()def fps(self):# 计算每秒(近似)帧数return self._numFrames / self.elapsed()4.2、imutils.video.FileVideoStream
# import the necessary packages
from threading import Thread
import sys
import cv2# 从 Python 3 导入 Queue 类
if sys.version_info (3, 0):from queue import Queue
# 否则为 Python 2.7 导入 Queue 类
else:from Queue import Queueclass FileVideoStream:def __init__(self, path, queueSize128):# 初始化文件视频流以及用于指示线程是否应该停止的布尔值self.stream cv2.VideoCapture(path)self.stopped False# 初始化存储视频文件帧的队列self.Q Queue(maxsizequeueSize)def start(self):# 启动一个线程从文件视频流中读取帧t Thread(targetself.update, args())t.daemon Truet.start()return selfdef update(self):# 循环while True:# 如果设置了线程指示器变量则停止线程if self.stopped:return# 否则请确保队列中有空间if not self.Q.full():# 从文件中读取下一帧(grabbed, frame) self.stream.read()# 如果 grabbed 布尔值为 False那么我们已经到了视频文件的末尾if not grabbed:self.stop()return# 将帧添加到队列中self.Q.put(frame)def read(self):# 返回队列中的下一帧return self.Q.get()def more(self):# 如果队列中还有帧则返回 Truereturn self.Q.qsize() 0def stop(self):# 指示应该停止线程self.stopped True5、参考
参考学习来自 基于cv2.VideoCapture 和 OpenCV 得到更快的 FPS之文件篇 基于cv2.VideoCapture 和 OpenCV 得到更快的 FPS之Webcam篇
