使用多线程和OpenCV imshow()同时显示多个图像流是一种常见的图像处理和显示技术。多线程可以实现并行处理多个图像流的能力,而OpenCV imshow()函数可以在图像窗口中实时显示图像流。 多线程是一种并发编程技术,可以同时执行多个线程,每个线程独立执行不同的任务。在图像处理中,可以使用多线程来同时处理多个图像...
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python imshow 多线程读取多个视频流 Python的多线程在io方面比单线程还是有优势,但是在多线程开发时,少不了对文件的读写操作。在管理多个线程对同一文件的读写操作时,就少不了文件锁了。 使用fcntl 在linux下,python的标准库有现成的文件锁,来自于fcntl模块。这个模块提供了unix系统fcntl()和ioctl()的接口。 对于...
thread.start()whileTrue:try: item = q.get(block=False)exceptExceptionase: keycode = cv2.waitKey(20)ifkeycode &0xFF==ord('q'):breakcontinueiftype(item) ==int:breakiftype(item) ==type(0):breakcv2.imshow('fuck', item) thread.join() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()print('done!
最后,等待所有线程结束后,使用OpenCV的imshow函数显示原始图像和灰度化后的图像,并等待用户按下键盘后退出程序。 通过多线程并行处理,该示例代码能够加速图像的灰度化操作,提高了图像处理的效率和并发性。请确保在实际应用中做好适当的异常处理和进一步的优化工作,以满足具体的需求。
created byDejavu 你们有过这样的经历吗?当在多线程中使用opencv的imshow和waitkey方法,不知道该如何下手,因为waitkey是管理按键事件和图像刷新的,imshow则是用来更新对应窗口的图像,如果这两者在多线程的程序中滥用,会导致很多致命的错误,大部分是以栈错误为主,在这里我有一个比较好的解决多线程中管理opencv图像显示...
cv2.imshow('ip_camera', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 退出程序 break print("实时读取线程退出!!!") cv2.destroyWindow('ip_camera') self._jobq.clear() # 读取进程结束时清空队列 self.cap.release() class GetThread(threading.Thread): def...
(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 在这里显示处理后的图像cv2.imshow("Processed Frame", gray_frame)# 检测键盘输入,按下"q"键退出循环ifcv2.waitKey(1) &0xFF==ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()if__name__ =="__main__":# 创建队列frame_queue = Queue()# 创建线程,并将共享队列传递给两...
("1.jpg");//读取一张不存在的图片,使下句的图片显示出现异常cv::imshow("===",img);//此处将出现异常!?错误?//出现异常会导致整个程序直接退出//捕获异常后,可以进行补救,如使t1子线程执行完毕。}catch(...)//捕获所有异常{std::cout<<"catch..."<<std::endl;t1.join();//使子线程执行完毕thr...
cv2.imshow('frame' , frame) key = cv2.waitKey(1) if key == ord('q'): break end = time.time() # printing time elapsed and fps elapsed = end-start fps = num_frames_processed/elapsed print("FPS: {} , Elapsed Time: {} , Frames Processed: {}".format(fps, elapsed, num_frames...