检查OpenCV捕获RTSP流的设置: 使用cv2.VideoCapture()函数时,确保传入的RTSP URL正确无误。 可以尝试使用不同的视频捕获设备索引或URL,看是否有延迟改善。 优化OpenCV视频捕获参数以减少延迟: 调整cv2.VideoCapture的缓冲区大小。可以通过设置cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE为0来禁用缓冲,这有助于减少延迟: python cap =...
Opencv的videocapture库在开启后,会将照片数据不断存入缓冲区,而代码会将该缓冲区从时间最早的那张图片开始处理,如果代码处理速度小于存缓冲区的速度,则缓冲区的照片一直是满的,程序一直取的是缓冲区最早的那张照片,因此会出现几百毫秒的延迟。 解决方案: 新建一个线程,在该线程创建一个Vector < Mat >容器,并不...
2. OpenCV调用ffmpeg进行rtsp解析的主要流程,最终还是调用av_read_frame()函数: OpenCV 在VideoCapture中提供一个成员函数cap.getRealTimestamp()用于返回时间戳, CvCapture_FFMPEG中提供一个timestamp成员用来保存时间戳,提供一个接口函数,如下: @@-423,6+423,7@@ struct CvCapture_FFMPEG doubleget_duration_sec(...
OpenCV 中的VideoCapture()函数提供了一种访问视频流的便捷方法,但在某些情况下可能会导致意外行为。回放本地视频时,该函数可能会尝试以比视频原始帧速率更快的速率检索帧,从而产生快进效果。另一方面,在处理 RTSP 流时,缓冲会导致帧累积,从而导致帧分析延迟。 将视频播放与原始 FPS 同步(对于本地视频): 在对本地...
其实造成内存溢出,主要是由于利用opencv程序调取rtsp视频流时,处理程序要消耗的CPU时间过于长,VideoCapture的read是按帧读取所导致的,解决问题点在于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。 其实使用多线程当然也可以实现两个动作分开进行,但是为什么几乎没有任何的效果呢?
通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。可以使用某些网络扫描...
opencv的调用cap视频延迟的问题 在调用opencv自带的cap时,发现视频并非实时,延迟了1s左右的时间。 对于辅助驾驶的高实时性而言,延迟1s是灾难性的,是无法容忍的。 因此,我审视了自己写的代码。 cv::VideoCapture cap(0); ...while(...) { cap>>img;...
下面使用使用多线程队列,解决这个延迟卡顿问题。 完整版Demo(使用多线程队列,解决延迟卡顿问题,读取多个摄像头): def image_put(q, user, pwd, ip, channel=1): cap = cv2.VideoCapture("rtsp://%s:%s@%s//Streaming/Channels/%d" % (user, pwd, ip, channel)) if cap.isOpened(): print('HIKVISION'...
下面使用使用多线程队列,解决这个延迟卡顿问题。 完整版Demo(使用多线程队列,解决延迟卡顿问题,读取多个摄像头): def image_put(q, user, pwd, ip, channel=1): cap = cv2.VideoCapture("rtsp://%s:%s@%s//Streaming/Channels/%d" % (user, pwd, ip, channel)) ...
cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin_123@172.0.0.0") ret, frame = cap.read() q.put(frame) while ret: ret, frame = cap.read() q.put(frame) def Display(): print("Start Displaying") while True: if q.empty() !=True: ...