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我正在开发一个消耗大量 CPU 的 opencv 应用程序。
我想分布式处理帧,以便在多个主机之间共享。
思路与http://cloudcv.org/中实现的相同.但问题是你只能将你的请求发送到他们的服务器来测试分布式图像处理。
在网上找了很久,不知是否可以实现opencv + Docker Swarm,或者opencv + Apache Spark,或者有没有其他的分布式的方法。
我的代码处理 opencv 中的帧以检测其中的人,我想让它在许多主机上执行以最大化速度:
while(true)
{
webcam.read(image);
//human detection--------------------------------------
cv::Mat resized_image;
cv::resize(image, resized_image, Size(image.cols / 2, image.rows / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);
vector<Rect> found, found_filtered;
// this line uses hog descriptor to detect
// people body pattern in the frmaes
// found is a vector of Rect that contains the
// found peoples.
// Rect is a struct (x, y, height, width)
hog.detectMultiScale(image, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 2);
size_t u, h;
// this loop just make sure that the found
// rectangles are not duplicated.
for (u = 0; u<found.size(); u++)
{
Rect r = found[u];
for (h = 0; h<found.size(); h++)
if (h != u && (r & found[h]) == r)
break;
if (h == found.size())
found_filtered.push_back(r);
}
// this loop is for drawing the rectangles on the frame
for (u = 0; u<found_filtered.size(); u++)
{
Rect r = found_filtered[u];
r.x += cvRound(r.width*0.1);
r.width = cvRound(r.width*0.8);
r.y += cvRound(r.height*0.07);
r.height = cvRound(r.height*0.8);
rectangle(showed_image, r.tl()*2, r.br()*2, Scalar(0, 255, 0), 3);
cout << '\a';
}
}
最佳答案
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