Question

我一直在使用cv2＆amp; python中的多处理，我终于有了一个工作脚本，一旦它们已经在输入队列中就会对各个帧进行处理。但是，我想通过使用多个核心来加速将帧放入队列，因此我尝试使用相同的多处理方法将每个图像读入队列。我似乎无法让这个工作，但我不知道为什么。我想也许是因为我试图写入一个队列，所以我把它们分开了，但现在我想知道它是不是因为我试图从同一个视频文件中读取同时。

以下是我希望以伪代码完成的事情：

for process in range(processCount):
    start a process that does this:
        for frame in range(startFrame,endFrame):
            set next frame to startFrame
            read frame
            add frame to queue

这是我目前的代码。我尝试过使用pool＆amp;单独的流程，但是现在我坚持不同的流程，因为我不确定问题是否与队列管理有关。如果我手动调用getFrame，我会将正确的东西放入队列中，所以我认为该函数本身可以正常工作。

我确定我做的事情非常愚蠢（或者很奇怪）。有人可以提出解决方案吗？只有一个队列也很棒......我只有两个试图解决这个问题。

提前致谢。

import numpy as np
import cv2
import multiprocessing as mp
import time

def getFrame(queue, startFrame, endFrame):
    for frame in range(startFrame, endFrame):
        cap.set(1,frame)
        frameNo = int(cap.get(0))
        ret, frame = cap.read()
        queue.put((frameNo,frame))

file = 'video.mov'
cap = cv2.VideoCapture(file)
fileLen = int(cap.get(7))

# get cpuCount for processCount
processCount = mp.cpu_count()/3

inQ1 = mp.JoinableQueue()  # not sure if this is right queue type, but I also tried mp.Queue()
inQ2 = mp.JoinableQueue()
qList = [inQ1,inQ2]

# set up bunches
bunches = []
for startFrame in range(0,fileLen,fileLen/processCount):
    endFrame = startFrame + fileLen/processCount
    bunches.append((startFrame,endFrame))

getFrames = []
for i in range(processCount):
    getFrames.append(mp.Process(target=getFrame, args=(qList[i], bunches[i][0],bunches[i][1],)))

for process in getFrames:
    process.start()

results1 = [inQ1.get() for p in range(bunches[0][0],bunches[0][1])]
results2 = [inQ2.get() for p in range(bunches[1][0],bunches[1][1])]

inQ1.close()
inQ2.close()
cap.release()

for process in getFrames:
    process.terminate()
    process.join()

Answer 1

代码中确实存在错误：跨进程使用相同的VideoCapture对象。显然，文件中当前正在读取的位置存在冲突。

这就是说，当我尝试为每个进程实例化一个VideoCapture时，我的解释器崩溃了（使用python3.4.2 + opencv3.0.0-beta和python2.7.6 + opencv2.4.8进行了测试）。到目前为止，这是我的尝试，如果你想检查它/进一步。

import cv2
import multiprocessing as mp

def getFrame(queue, startFrame, endFrame):
    cap = cv2.VideoCapture(file)  # crashes here
    print("opened capture {}".format(mp.current_process()))
    for frame in range(startFrame, endFrame):
        # cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame)  # opencv3            
        cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, frame)
        # frameNo = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES))  # opencv3
        frameNo = int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_POS_FRAMES))
        ret, f = cap.read()
        if ret:
            print("{} - put ({})".format(mp.current_process(), frameNo))
            queue.put((frameNo, f))
    cap.release()

file = "video.mov"
capture_temp = cv2.VideoCapture(file)
# fileLen = int((capture_temp).get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # opencv3
fileLen = int((capture_temp).get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))
capture_temp.release()

# get cpuCount for processCount
# processCount = mp.cpu_count() / 3
processCount = 2

inQ1 = mp.JoinableQueue()  # not sure if this is right queue type, but I also tried mp.Queue()
inQ2 = mp.JoinableQueue()
qList = [inQ1, inQ2]

# set up bunches
bunches = []
for startFrame in range(0, fileLen, int(fileLen / processCount)):
    endFrame = startFrame + int(fileLen / processCount)
    bunches.append((startFrame, endFrame))

getFrames = []
for i in range(processCount):
    getFrames.append(mp.Process(target=getFrame, args=(qList[i], bunches[i][0], bunches[i][1])))

for process in getFrames:
    process.start()

results1 = [inQ1.get() for p in range(bunches[0][0], bunches[0][1])]
results2 = [inQ2.get() for p in range(bunches[1][0], bunches[1][1])]

inQ1.close()
inQ2.close()

for process in getFrames:
    process.terminate()
    process.join()

如何使用cv2＆amp; amp;并行地从视频中获取帧python中的多处理

1 个答案: