使用opencv在raspbian中使用rpi相机进行慢速VideoCapture答案

【问题标题】：Slow VideoCapture with rpi camera in raspbian with opencv使用opencv在raspbian中使用rpi相机进行慢速VideoCapture
【发布时间】：2014-09-25 09:56:44
【问题描述】：

我正在用 python 制作面部/眼睛识别软件，使用 opecv 库，在 Raspberry 中，并使用 rpi 相机捕获视频。我已经编写了代码，并且在我的 PC 上一切正常。实际上它在我的 Raspberry 上也可以正常工作，但问题在于它的速度。在我的覆盆子上，它真的很慢。无论如何，这是代码：

#import numpy as np
import cv2

dims = (240, 120) # webcam dimensions
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 360);
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/Raspberry/haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/pi/Desktop/Raspberry/haarcascade_eye.xml')

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    #frame = cv2.imread('./Data/viola.jpg')
    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect the face
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    print(len(faces))
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

如您所见，我已将分辨率设置为 640X480，这样视频大约每 1-2 秒显示一帧。如果我不指定分辨率，它会给我一个非常小的窗口，其中有我的输出。我不得不说我连接到我的 Raspberry throw SSH，但即使我录制视频，然后在我的 PC 上观看它也很慢。我想说的是，SSH隧道似乎没有问题。要使用 opencv 的 VideoCapture 功能，我必须按照本指南安装 UV4L 驱动程序：http://www.linux-projects.org/modules/sections/index.php?op=viewarticle&artid=14。我看到很多人使用这种方法在树莓派中使用 opencv 捕获视频，但没有人说帧率。有谁知道我该怎么做才能更快地拥有它？ PS我知道这可能不是我们可以提出这样问题的地方。但我真的不知道在哪里问。

【问题讨论】：

抓取视频并使用 Raspberry Pi 流式传输可以在您的分辨率下以合理的帧速率完成。实际上执行人脸检测需要更多的处理能力，因此小于 1 FPS 并没有什么不同...
实际上，即使我只是捕获帧并显示它，它也确实很慢。因此，这可能与执行面部检测无关。我认为这是另一回事。
您如何观看视频？你使用像VNC这样的东西？这也会减慢系统的速度。您可以通过不使用imshow 而是仅将 FPS 每 x 帧数写入文本文件来检查它是否以任何方式造成网络负载

标签： python opencv video-capture raspbian face-recognition

【解决方案1】：

您正在捕获未压缩的帧，设置此属性以捕获压缩帧，cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))

例如：

#import numpy as np
import cv2

dims = (240, 120) # webcam dimensions
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 360)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
.......

【讨论】：