C++使用多线程优化opencv获取摄像头图像并实时显示(OpenCV_VERSION 4.6...

发布网友发布时间：1天前

共1个回答

热心网友时间：1天前

在探索opencv中实时显示摄像头图像的性能优化时，我发现仅使用单线程的方法可能使帧率在十几帧左右。通过调查与研究，我整合了各种策略，撰写本文以帮助有类似需求的读者。完整的优化代码将在文末呈现。优化内容主要包括了利用多线程技术改进图像显示速度。

首先，让我们简要回顾一下opencv调用摄像头的常规做法。这种做法中，视频帧从摄像头数据流中获取后，会被立即显示出来。其中，waitKey(33)起到三重作用：触发GUI窗口显示图片，实现33毫秒的时延，同时非阻塞读取键盘输入。然而，这种方式的性能受限，特别是在处理复杂操作如人脸识别时，可能会导致帧率大幅降低。

接下来，我们采用双线程策略进行性能优化。核心思想在于将获取图像帧和显示图像帧这两项任务独立执行，利用队列容器frames作为连接两个线程的纽带。如此一来，程序的运行效率得以提升，帧率得到了稳定。

实现这一优化，我们设计了两个关键函数：getframe()和showframe()。getframe()任务专注于连续获取视频流帧，将它们存储在frames队列中；showframe()则负责从队列中取出图像帧并显示，同时支持在主进程控制下退出程序。通过将这两个操作分离并分配给两个独立的进程，我们有效地提高了图像显示的流畅度。

在主进程中，我们将getframe()和showframe()分别在两个子进程中执行。为了管理程序的生命周期，主进程定期检查用户是否有退出操作。当接收到退出信号时，主进程将通知子进程释放资源，即释放摄像头资源与关闭GUI窗口。这一过程确保了程序的稳定性，并避免了资源的未释放，同时也提醒了关于Mat对象内存管理的注意事项。

通过这一系列的优化措施，我们在实际操作中观察到帧率稳定在29帧到30帧之间，显著提高了图像显示的流畅度。在文章结束处，我们向读者推荐了与本文内容相关的资源，包括opencv的入门教程、解决中文显示问题的方法、c++多线程编程指南，以及关于STL容器如队列的使用技巧。这些资源对于深入理解并实施本文所述的优化方法提供了宝贵的支持。