python - 如何在OpenCV-Python中使用优化处理器性能？

Question

我是OpenCV-Python上多处理的初学者。我正在使用Raspberry Pi 2 Model B(四核x 1GHz)。我试图通过一个非常简单的示例来优化FPS。

这是我的代码:

网络摄像头

import cv2
from threading import Thread
from multiprocessing import Process, Queue

class Webcam:
    def __init__(self):
        self.video_capture = cv2.VideoCapture('/dev/video2')
        self.current_frame = self.video_capture.read()[1]
        self.current_frame = cv2.resize(self.current_frame,(1280,720), cv2.INTER_AREA)

def _update_frame(self):
    self.current_frame = self.video_capture.read()[1]

def _resize(self):
    self.current_frame = cv2.resize(self.current_frame,(1280,720), cv2.INTER_AREA)

def resizeThread(self):
    p2 = Process(target=self._resize, args=())
    p2.start()

def readThread(self):
    p1 = Process(target=self._update_frame, args=())
    p1.start()

def get_frame(self):
    return self.current_frame

main.py

from webcam import Webcam
import cv2
import time
webcam = Webcam()
webcam.readThread()
webcam.resizeThread()
while True:
    startF = time.time()
    webcam._update_frame()
    webcam._resize()
    image = webcam.get_frame()
    print  (image.shape)
    cv2.imshow("Frame", image)
    endF = time.time()
    print ("FPS: {:.2f}".format(1/(endF-startF)))
    cv2.waitKey(1)

我只有大约10 FPS的FPS。

FPS: 11.16
(720, 1280, 3)
FPS: 10.91
(720, 1280, 3)
FPS: 10.99
(720, 1280, 3)
FPS: 10.01
(720, 1280, 3)
FPS: 9.98
(720, 1280, 3)
FPS: 9.97

那么，如何优化多处理以提高FPS？我是否正确使用了多重处理？

非常感谢您对我的帮助，

托安

Answer 1

不确定这对多处理方面是否有帮助，但是您可以通过两种方式优化cv2.resize调用:

简易:将插值arg更改为INTER_LINEAR并进行2倍的迭代缩减。这将产生大致相同的质量，但速度更快。

Harder:您可以在GPU上调整大小，因为它是调整

大小的非常合适的设备

*当然，循环的最后一步应使用小于2的因数，以确保结果具有所需的大小。