Question

我试图从USB相机中获取图像。

方法A：如果我直接使用OpenCV访问相机，请执行以下操作：

import cv2
cam = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    status, img = cam.read()
    if status:
        cv2.imshow("Cam", img)

我得到： ~3 FPS和我计算机的所有8个内核都以100％运行

方法B：如果我使用Python的多处理库将其作为单独的进程运行，并将值作为多处理队列传递回主函数，如下所示：

from multiprocessing import Process, Lock, Queue
import cv2
def run(lock, queue, cam):
    while True:
        status, img = cam.read()
        if status:
            with lock:
                queue.put(img)
                if queue.qsize() > 10:
                    queue.get() # This is to prevent massive queue size
cam = cv2.VideoCapture(0)
lock = Lock()
queue = Queue()
p = Process(target = run, args = (lock, queue, cam)
p.start()
while True:
    with lock:
        if queue.qsize() > 0:
            img = queue.get()
            if img is not None:
                cv2.imshow("cam", img)

我得到： ~8 FPS，我的电脑只有1个核心以100％运行。所有其他核心都接近0％。

但对我来说最奇怪的是，如果我首先将其作为一个单独的过程（方法B）运行，然后在同一程序中直接访问摄像机（方法A），如下所示：

#Approach B
#Release B's connection to the camera
#Terminate and join B's process
#Approach A

我得到： ~13 FPS，我的计算机只有1个内核运行在接近100％。所有其他核心都接近0％。

那么，如何在不必首先创建和销毁当时不必要的进程的情况下，仅使用一个核心来获得最终的~13 FPS？我将方法B的~8 FPS归因于冲突的锁定。但我不明白为什么方法A从一开始就不是13 FPS。

谢谢！

对于上下文，这是在运行Ubuntu 15.10的8核ARM处理器上运行。

混淆Python多处理行为

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