OpenCV вызывает USB-камеру/камеру и решает проблему задержки при разрешении 1080p (с кодом Python)
OpenCV вызывает USB-камеру/камеру и решает проблему задержки при разрешении 1080p (с кодом Python)

1. Загрузите камеру

Во-первых, поставьте процедуру загрузки USB-камеры непосредственно для справки.

Язык кода:javascript
копировать
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time     : 2023/5/16 10:22
# @Author   : Chenan_Wang
# @File     : cv_test.py
# @Project  : pad_det 
# @Software : PyCharm

import cv2 as cv

if __name__ == "__main__":
    cap = cv.VideoCapture()
    cap.open(1, cv.CAP_DSHOW)       # Здесь 0 означает, что камера поставляется вместе с компьютером, а 1 означает внешнюю камеру.

    while True:
        if not cap.isOpened():
            print('can not open camera')
            break
        ret, frame = cap.read()     # прочитать изображение
        if not ret:                 # Если чтение изображения не удалось, оно сразу перейдет в следующий цикл.
            continue

        cv.namedWindow("cv_test")
        cv.imshow('cv_test', frame)

        my_key = cv.waitKey(1)
        # Нажмите q, чтобы выйти из цикла, 0xFF — чтобы исключить влияние некоторых функциональных клавиш на ASCII-код q.
        if my_key & 0xFF == ord('q'):
            break

    #Выпуск ресурсов
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()

2. Проблема задержки потокового видео высокого разрешения.

Камера успешно загружена, но разрешение по умолчанию слишком низкое (моя камера поддерживает 1080p). Установите разрешение и частоту кадров с помощью следующего кода:

Язык кода:javascript
копировать
cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)
cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 30)

Разрешение теперь 1080p.,Но задержка серьезная,Я нашел много методов в Интернете.,В наличии почти нет! ! !

  • Установите формат MJPG:
Язык кода:javascript
копировать
cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))

==> Невозможно решить проблему, все еще есть задержка

  • Включение многопоточности для получения информации об изображении все равно не может решить проблему и задержка остается.
  • Я обнаружил, что задержка будет уменьшаться при переходе на низкое разрешение. Предполагается, что это может быть задержка, вызванная слишком высоким разрешением. Однако теоретически такая вычислительная мощность не оказывает никакого влияния на компьютер. , вдруг возникли проблемы при смене разрешения Всё ↓.

3. Задержка решений

При настройке разрешения не устанавливайте его 1920х1080.,Измените разрешение на 1900x1080!,Фактическое изображение по-прежнему будет соответствовать разрешению камеры 1920x1080.,При сохранении тоже 1920х1080.

И изображение будет с той же частотой кадров, что и предыдущее разрешение cv по умолчанию, чрезвычайно плавное, практически без задержек.

Я не знаю, что именно я хочу сделать, надеюсь, кто-нибудь даст мне ответы~

Полный код приведен ниже для справки:

Язык кода:javascript
копировать
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time     : 2023/5/16 10:22
# @Author   : Chenan_Wang
# @File     : cv_test.py
# @Project  : pad_det 
# @Software : PyCharm

import cv2 as cv

if __name__ == "__main__":
    cap = cv.VideoCapture()
    cap.open(1, cv.CAP_DSHOW)       # Здесь 0 означает, что камера поставляется вместе с компьютером, а 1 означает внешнюю камеру.
    cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
    cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1900)      # Ключ к решению проблемы! ! !
    cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
    cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 30)

    while True:
        if not cap.isOpened():
            print('can not open camera')
            break
        ret, frame = cap.read()     # прочитать изображение
        if not ret:                 # Если чтение изображения не удалось, оно сразу перейдет в следующий цикл.
            continue
        cv.namedWindow("cv_test")
        cv.imshow('cv_test', frame)
        my_key = cv.waitKey(1)
        # Нажмите q, чтобы выйти из цикла, 0xFF — чтобы исключить влияние некоторых функциональных клавиш на ASCII-код q.
        if my_key & 0xFF == ord('q'):
            break

    #Выпуск ресурсов
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose