


Wie kann ich die Pufferverzögerung bei der Videoaufnahme mit VideoCapture von OpenCV reduzieren?
Pufferverzögerung in OpenCV VideoCapture
Einführung
In diesem Artikel wird ein häufiges Problem untersucht, das bei der Videoaufnahme mit dem VideoCapture-Objekt von OpenCV auftritt: Verzögerung aufgrund der Aufnahme Puffer. Wir stellen mögliche Lösungen vor, sowohl von OpenCV als auch als Hackarounds.
OpenCV-Lösung
Laut der OpenCV-Dokumentation kann die Capture-Puffergröße eingestellt werden. Diese Funktion ist jedoch nur mit dem Backend DC1394 v2.x verfügbar.
<code class="cpp">cv::VideoCapture cap; cap.set(CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE, 3);</code>
In OpenCV-Versionen 3.4 und höher scheint die Einschränkung entfernt worden zu sein:
<code class="cpp">cv::VideoCapture cap; cap.set(cv::CAP_PROP_BUFFERSIZE, 3);</code>
Hackaround 1
Wenn die OpenCV-Lösung fehlschlägt, können wir einen Hackaround anwenden, der auf der Messung der Zeit basiert, die zum Abrufen eines Frames benötigt wird. Wenn es zu kurz ist, wurde der Frame wahrscheinlich aus dem Puffer genommen und kann verworfen werden. Wir fragen weiterhin Frames ab, bis die Zeit einen Schwellenwert überschreitet, was auf einen aktuellen Frame hinweist.
Hackaround 2
Ein weiterer Hackaround besteht darin, einen separaten Thread zu erstellen, um Frames kontinuierlich mit hoher Geschwindigkeit zu erfassen cv::VideoCapture.grab(), um den Puffer leer zu halten. Die Synchronisierung zwischen Haupt- und Zusatzthreads kann über einen Spinlock erreicht werden.
Fazit
Obwohl OpenCV eine Puffergrößeneinstellung bietet, ist deren Verfügbarkeit bei bestimmten Backends begrenzt. Die vorgestellten Hackarounds bieten alternative Ansätze zur Verringerung der Pufferverzögerung, sodass Entwickler Videos mit geringeren Verzögerungen aufnehmen können. Die optimale Lösung kann je nach System- und Anwendungsanforderungen variieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Pufferverzögerung bei der Videoaufnahme mit VideoCapture von OpenCV reduzieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt signifikante Unterschiede in den Lernkurven von C# und C- und Entwicklererfahrung. 1) Die Lernkurve von C# ist relativ flach und für rasche Entwicklung und Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. 2) Die Lernkurve von C ist steil und für Steuerszenarien mit hoher Leistung und niedrigem Level geeignet.

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Die Zukunft von C wird sich auf parallele Computer, Sicherheit, Modularisierung und KI/maschinelles Lernen konzentrieren: 1) Paralleles Computer wird durch Merkmale wie Coroutinen verbessert. 2) Die Sicherheit wird durch strengere Mechanismen vom Typ Überprüfung und Speicherverwaltung verbessert. 3) Modulation vereinfacht die Codeorganisation und die Kompilierung. 4) KI und maschinelles Lernen fordern C dazu auf, sich an neue Bedürfnisse anzupassen, wie z. B. numerische Computer- und GPU -Programmierunterstützung.

C# verwendet den automatischen Müllsammlungsmechanismus, während C die manuelle Speicherverwaltung verwendet. Der Müllkollektor von 1. C#verwaltet automatisch den Speicher, um das Risiko eines Speicherlecks zu verringern, kann jedoch zu einer Leistungsverschlechterung führen. 2.C bietet eine flexible Speicherregelung, die für Anwendungen geeignet ist, die eine feine Verwaltung erfordern, aber mit Vorsicht behandelt werden sollten, um Speicherleckage zu vermeiden.
