但在使用Python的OpenCV库进行RTSP流的读取和处理时,你可能会遇到CPU占用率过高的问题,尤其是在处理关键帧时。本文将介绍如何减轻CPU负担,并提供相应的代码示例。 RTSP流和关键帧 RTSP简介 RTSP是一种网络协议,用于控制视频流的传输。通过RTSP,我们可以在网络上实时推送或接收音视频数据。例如,从网络摄像头获取视频流,...
import os def get_cpu_load(): """ Returns a list CPU Loads""" result = [] ...
cmake -DBUILD_TIFF=ON -DENABLE_AVX=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_OPENCL=ON -DWITH_IPP=ON -DWITH_TBB=ON -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_V4L=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) -DPYTHON...
我也遇到了这个问题，有没有解决。
CPU使用率是性能测试是一项重要指标，CPU占用过高会使得设备运行程序出现卡顿与发热，甚至出现应用程序Crash...
前几天遇到了一个问题,利用opencv程序调取rtsp视频流,因为处理程序要消耗的CPU时间过于长,VideoCapture的read是按帧读取,所以经常导致内存溢出,延时还高得出奇。所以想到是不是可以利用多进程把读取视频和处理视频分开,这样就可以消除因处理图片所导致的延迟。 逻辑论证在上一篇中有讲解,但是会有程序不好读、不好移植...
你不需要一直去读pixel，只需要每33ms读一帧就行了，保证30fps即可。
主要源码如下: import pyautogui from tkinter import * from time import sleep from PIL import ImageGrab import pytesseract import cv2 import win32com.client from sendemail import email speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice") pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "D:\\Tesseract-OCR\\te...
AIGC初体验:部署Stable Diffusion玩转AI绘画(CPU版) 去体验 本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。 安装项目依赖时报错 pip3 install opencv-python-headless gfpgan open-clip-torch xformers pyngrok clip-anytorch ...