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...
int main(){ Mat img = imread("./lena.jpg", IMREAD_UNCHANGED); if (img.empty()) { cout << "Image is empty, please check again!" << endl; return -1; } namedWindow("img", WINDOW_NORMAL); imshow("img", img); while (1) { if (waitKey(0) == 27) break; } return 0;} 1...
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!
打开命令行:先更新一下 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 1. 2. 安装mlocate sudo apt-get install mlocate 1. 安装cmake-gui sudo apt-get install cmake-qt-gui 1. 然后是一些依赖包,不管三七二十一,全给下了 sudo apt install openssl libssl-dev mingetty zip unzip git curl vim gcc g++...
// cv::imshow("Processed Image", image); // cv::waitKey(0); } int main() { // 图像路径列表 std::vector<std::string> image_paths = { "path/to/image1.jpg", "path/to/image2.png", // ... }; // 创建线程并分配图像路径 ...
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图像显示的办法,就是将所有的对图像显示和按键事件操作放入到一个单独的线程中,在这个线程,要做的是仅仅是收集...
原因多线程有助于更快的处理 视频处理代码分为两部分:从摄像头读取下一个可用帧并对帧进行视频处理,例如运行深度学习模型进行人脸识别等。 读取下一帧并在没有多线程的程序中按顺序进行处理。程序等待下一帧可用,然后再对其进行必要的处理。读取帧所需的时间主要与请求、等待和将下一个视频帧从相机传输到内存所需...
cv2.imshow("frame1", frame1) ifcv2.waitKey(1) &0xFF== ord('q'): break # End if # End while cv2.destroyAllWindows() cap.release() 在上面的代码中,我们使用网络接口来获取图像,这里程序需要等待read()来完成两次抓取动作,红外部分因为读取速度慢,因而造成了高延迟。为此,我们决定使用两...
(二)用双线程来优化实时显示 一、在上面的代码中,可以很清楚地关键步骤就两个: 1、cap从摄像头数据流中获取帧; 2、imshow()将图片显示出来; 中间的纽带只有cv::Mat frame。我们可以将这两个步骤独立起来,用两个进程来执行,进程的协作则通过容器std::queue<cv::Mat> frames来进行,从而将程序运行的时延控制在...
cv2.imshow("frame1",frame1)ifcv2.waitKey(1) &0xFF == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows() cap.release() cap1.release()print('done') 2.1效果图 4.异步操作 python可以使用multiprocessing多进程读取多个摄像头,但是multiprocessing自带的队列在交换数据时内存不会释放 ...