目标和问题

我想设置一个 opencv 系统来处理 HLS 流或 RMTP 流，但是，我遇到了一个关于降低的帧速率和累积延迟的奇怪问题。就好像视频离它应该在流中的位置越来越远。

我正在寻找一种方法来与实时源保持同步，即使这意味着丢帧。

当前方法

import cv2

cap = cv2.VideoCapture()
cap.open('https://videos3.earthcam.com/fecnetwork/9974.flv/chunklist_w1421640637.m3u8')

while (True):
    _, frame = cap.read()
    cv2.imshow("camCapture", frame)
    cv2.waitKey(1)

我已经在 VLC 上验证了流的质量，它似乎在那里工作正常。

cv2速度

.

实际/预期速度

问题：

• 我在这里做错了什么？
• 为什么这么慢？
• 如何将其同步到实时速度？

设置：

我有一个 xarray 数据集，其尺寸为x, y，t名为foo

选择命令

bar = foo.isel(t = 2)  

沿轴选择单个切片t并将结果存储在bar

我的问题：
bar只有尺寸x，y

我想t在选择后使用以快速重组许多切片

期望：
bar具有尺寸x, y, t （与其超集的尺寸相同）

• 每个单独的切片在现实世界设置中foo都有一个关联的坐标值。t单个切片bar应foo保留该t坐标，以便如果数据集因任何原因被分割，则可以在将来重新组合。

• sel关于isel尺寸处理的 可预测/一致的行为将意味着更少的手动检查。

问题

(1) 文档引用了一个kwarg名为**indexers_kwargs. 是否有更具体的文件说明接受的内容**indexers_kwargs？我很难找到明确的列表或有意义的定义。我的希望是，在使用or时可能存在kwarg用于保存值的 use 。这样的事情存在吗？ tselisel

(2) 目前我正在考虑的方法是包装isel或sel使用可以仅保留一个值的暗淡的函数。如果原生支持的话会更开心。您能想象/提出替代解决方法吗？

我有一个python xarray数据集，time,x,y其维度和value1变量。我正在尝试计算value1每个x,y坐标对的年平均值。

我在阅读文档时遇到了这个功能：

ds.groupby('time.year').mean()  

这似乎是计算每个给定时间片中所有 x,y坐标对的单个年平均值， 而不是value1每个给定时间片中单个坐标对
的年平均值。 x,y