opencv grab retrieve 加速 opencv用gpu加速 前言 最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4,便尝试用opencv调用yolov4进行检测,做个记录。当然,yolov3、yolov4-tiny等也能调用,只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话,需要安装opencv的GPU版,可以参考:ubuntu下安装opencv,并配置DNN模块使用CUDA加速 ...
2.3 grab()和retrieve()读取 在多相机数据读取时,我们希望获取每个相机数据时,尽可能的快,从而减少相机直接的时间差。所以出现了捕获(grab)和恢复(retrieve)分开的应用场景。read()函数就是一次完整的 grab()和retrieve()过程。 bool cv::VideoCapture::grab(void); bool cv::VideoCapture::retrieve(cv::OutputAr...
返回值为true表明抓取成功。该函数是组合了grab()和retrieve(),这是最方便的方法。如果没有帧,该函数返回false,并输出空图像。 retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve([, image[, flag]]) 解码并返回抓取的视频帧 retval = cv2.VideoCapture.grab() 从视频文件或相机中抓取下一帧。true为抓取成功。该函数...
返回值为true表明抓取成功。该函数是组合了grab()和retrieve(),这是最方便的方法。如果没有帧,该函数返回false,并输出空图像。 retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve([, image[, flag]]) 解码并返回抓取的视频帧 retval = cv2.VideoCapture.grab() 从视频文件或相机中抓取下一帧。true为抓取成功。该函数...
retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve([, image[, flag]]) 解码并返回抓取的视频帧 retval = cv2.VideoCapture.grab() 从视频文件或相机中抓取下一帧。true为抓取成功。该函数主要用于多摄像头时。 cv2.VideoCapture.release() 关闭视频文件或相机设备。
当需要同步一组摄像头或一个多头(multihead)摄像头(例如立体摄像头或Kinect)时,read()方法就不太适用了,这时,一般使用grab()和retrieve()方法代替它。对于一组摄像头,其使用示例如下: # 一组摄像头的特殊处理 success0 = fcap0.grab() success1 = fcap1.grab() ...
这是Ulrich 解决方案的简化版本。 OpenCV 的 read() 函数在一次调用中结合了 grab() 和 retrieve() ,其中 grab() 只是将下一帧加载到内存中,并 retrieve 解码最新抓取的帧(去马赛克和运动 jpeg 解压缩)。 我们只对解码我们实际读取的帧感兴趣,所以这个解决方案节省了一些 CPU,并消除了对队列的需要 ...
该方法/函数在一次调用中将VideoCapture :: grab()和VideoCapture :: retrieve()组合在一起。这是读取视频文件或从解码捕获数据并返回刚抓取的帧的最方便的方法。如果没有抓取任何帧(相机已断开连接,或者视频文件中没有其他帧),则该方法返回false,并且该函数返回空图像(使用cv :: Mat,使用Mat :: empty()进行测试...
这个时候,我们就需要使用cv2.VideoCapture.grab()与cv2.VideoCapture.retrieve()函数。你可以把函数cv2.VideoCapture.read()理解为这两个函数的组合。 函数cv2.VideoCapture.grab()用于指向下一帧,函数cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码并返回一帧。所以,对于一组摄像头我们可以这样操作: cap0=cv2.VideoCapture(0) ca...
retrieve()方法会进行视频帧的解析。会比grab()方法更耗时。这两个方法通常都是一起使用的。 但是,大部分情况下都是使用read()+循环,遍历整个视频的所有帧,并进行处理。 复制 while(videoCapture.read(mat)){Mat m=new Mat();Imgproc.cvtColor(mat,m,Imgproc.COLOR_BGR2HSV_FULL);} ...