在对视频帧进行逐像素操作时处理帧需要太多时间答案

【问题标题】：It is taking too much time to process frames while doing pixel by pixel operation of video frames在对视频帧进行逐像素操作时处理帧需要太多时间
【发布时间】：2020-06-04 16:48:13
【问题描述】：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

def threshold_slow(image):
    h = image.shape[0]
    w = image.shape[1]
    for x in range(0, w):
        for y in range(0, h):
            k = np.array(image[x, y])
            print(k)

def video():
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        threshold_slow(frame)
        cv2.imshow('frame',frame)
        key = cv2.waitKey(25)
        if key == ord('q'):
            break
if __name__ == '__main__':
    video()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我已经做了我能做的几乎所有事情，但我仍然无法重新爱上它。任何有想法的人请帮助一些代码。当我将 print 放在 for 循环之外时，它工作正常。但后来我没有得到图像中每个像素的值。

【问题讨论】：

如果for 循环中的逐像素操作太慢，不要这样做！使用cv2.threshold()
那么，如果我有这样的情况； k = image[y, x] 如果 140
我添加了一个答案，展示了如何快速做到这一点。

标签： python image-processing pixel opencv3.0

【解决方案1】：

您真的，真的应该避免在 Python 中对图像进行for 循环和“逐像素”操作。尝试使用 OpenCV 矢量化例程，例如 cv2.threshold()，否则，使用矢量化 Numpy 例程。

您在 cmets 中提到您想要这样做：

h = im.shape[0] 
w = im.shape[1] 
for x in range(0, w): 
    for y in range(0, h): 
        if im[y,x]>140 and im[y,x]<160: 
            im[y,x]=255

这在我的机器上需要 487 毫秒。如果你像这样使用 Numpy，它需要 56 微秒。即快 9,000 倍。

im[ np.logical_and(im>140, im<160) ] = 255

这将使您的代码看起来更像这样 - 未经测试：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

def video():
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        frame[ np.logical_and(frame>140, frame<160) ] = 255
        cv2.imshow('frame',frame)
        key = cv2.waitKey(25)
        if key == ord('q'):
            break
if __name__ == '__main__':
    video()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

您还可以使用 OpenCV inRange() 在灰度图像中选择一系列灰度，如下所示：

mask = cv2.inRange(im, 140, 160)

然后您可以将其应用于您的图像：

frame[~mask] = 255

但我认为这比较慢。

【讨论】：

首先，谢谢你，马克，你的评论，它帮助我进一步提高了速度。但是当我使用 NumPy 时，它会延迟太多，您能否在 for 循环中向我展示与 NumPy 相同的情况。
没有for 循环！将带有 Numpy 内容的行放在您的主循环中 - 我稍后会将其添加到我的答案中。
马克太棒了，非常感谢。
谢谢你，马克，我得到了实时

【解决方案2】：

print 不可避免地很慢（与其他代码相比）。假设图像为 256x256，您的代码将打印 65536 个值。根据格式（我不熟悉 OpenCV，但假设每个像素 1 个字节），每个像素的输出范围为 2 到 4 个字节（将 8 位无符号字节转换为文本 + 行尾），所以128kB-320kB，然后您的终端需要滚动。

您最好的办法是限制您尝试打印的像素区域：即，使用适当的参数为您的范围调用指定一个适当的小区域。

【讨论】：