Aar*_*ron 5 python opencv raspberry-pi raspbian
我之前看过很多与此相关的问题,但没有一个有帮助。
我的设置:
/dev/video0
和/dev/video1
对于任一相机,我都可以捕获图像并以相当不错的速率显示它们,并且延迟最小(偶尔会出现伪影)。
然而,当我尝试同时使用两者时,我可能会得到十分之一的帧速率(尽管帧之间的延迟似乎随帧变化很大),并伴有各种令人讨厌的图像伪影(例如见下文)和难以忍受的延迟量。
问题似乎并不在于相机本身或设备上的 USB 带宽:当我将相机连接到 Windows PC 时,我能够以 30 FPS 的速度进行捕捉和显示,没有任何视觉伪影,并且延迟也很小。
据我所知,问题肯定出在 Pi 硬件、驱动程序或 OpenCV 上。我不认为这是 Pi 硬件..如果我能用两台相机实现用一台相机获得的帧速率的一半(我不明白为什么这不应该是可能的)并且没有丑陋的伪影,我会很高兴。
有没有人有什么建议?我最终只是想将两个摄像头的视频从我的 Pi 流式传输到我的桌面。如果有不涉及 OpenCV 的建议,我会洗耳恭听;我并不想在 Pi 上对图像进行任何渲染或操作,但 openCV 是我发现的唯一可以相当快地捕获图像的工具(当然,使用一台相机)。
仅供参考,我使用的简单 python 脚本是这样的:
import cv2
import numpy as np
import socket
import ctypes
import struct
cap = []
cap.append(cv2.VideoCapture(0))
cap.append(cv2.VideoCapture(1))
#grab a single frame from one camera
def grab(num):
res, im = cap[num].read()
return (res,im)
#grab a frame from each camera and stitch them
#side by side
def grabSBS():
res, imLeft = grab(1)
#next line is for pretending I have 2 cameras
#imRight = imLeft.copy()
res, imRight = grab(0)
imSBS = np.concatenate((imLeft, imRight), axis=1)
return res,imSBS
###For displaying locally instead of streaming
#while(False):
# res, imLeft = grab(0)
# imRight = imLeft.copy()
# imSBS = np.concatenate((imLeft, imRight), axis=1)
# cv2.imshow("win", imSBS)
# cv2.waitKey(20)
header_data = ctypes.create_string_buffer(12)
while(True):
sck = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sck.bind(("10.0.0.XXX", 12321))
sck.listen(1)
while(True):
(client, address) = sck.accept()
print "Client connected:", address
try:
while(True):
res,im = grabSBS()
if(res):
success, coded = cv2.imencode('.jpg', im)
if (success):
height, width, channels = im.shape
size = len(coded)
struct.pack_into(">i", header_data , 0, width)
struct.pack_into(">i", header_data , 4, height)
struct.pack_into(">i", header_data , 8, size)
client.sendall(header_data .raw)
client.sendall(coded.tobytes())
except Exception as ex:
print "ERROR:", ex
client.close()
sck.close()
exit()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
更新:通过在初始化 VideoCapture 对象后添加以下代码行,我让它工作得好多了:
cap[0].set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15)
cap[1].set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这既降低了所需的带宽,也降低了 openCV 的工作负载。我仍然每隔几帧就会得到那些可怕的伪像,所以如果有人对此有建议,我很高兴听到。
好吧,在花了大约5个小时与它斗争之后,我似乎找到了解决方案。
首先,显然 OpenCV 试图以 30 FPS 的速度进行捕捉,尽管我无法以 30 FPS 的速度拉取帧。我将 VideoCapture 帧速率更改为 15 FPS,视频变得非常非常流畅和快速。
cap[0].set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15.0)
cap[1].set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15.0)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但这并没有消除文物。我最终发现,如果我del(im)
在通过网络发送图像后这样做,伪影就会完全消失。
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