Question

使用OpenCV寻找视频文件中的随机点似乎比Windows Media Player或VLC等媒体播放器慢得多。我试图使用VideoCapture在H264（或MPEG-4 AVC（part10））中编码的视频文件上寻找不同的位置，并且寻找该位置所花费的时间似乎与查询的帧编号成比例。这是我尝试做的一个小代码示例：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('example_file')   

frame_positions = [200, 400, 8000, 200000]
for frame_position in frame_positions:
   cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAMES, frame_position)
   img = cap.read()
   cv2.imshow('window', img)
   cv2.waitKey(0)

从上方显示图像的感知时间与帧数成比例。也就是说，帧数200和400，几乎没有任何延迟，8000有一些明显的滞后，但200000将花费将近半分钟。

为什么OpenCV无法快速寻找＆＃34;＆＃34;如Windows Media Player？可能是OpenCV在搜索时没有正确使用FFMPEG编解码器吗？是否可以从具有替代配置的编解码器的源构建OpenCV？如果是这样，有人可以告诉我配置是什么吗？

我只在Windows 7和10台PC上测试了这个，OpenCV二进制文件，系统路径中有相关的FFMPEG DLL。

另一个观察结果：OpenCV（二进制文件）版本大于2.4.9（例2.4.11,3.3.0），第一次搜索工作，但不是后续工作。也就是说，它可以从上面的例子中寻求框架200，但不是400和其余的框架;视频只是跳回到第0帧。但是因为它适用于2.4.9，我现在很高兴。

Answer 1

这可能是因为这是一个非常基本的代码示例，并且所提到的应用程序正在做一些更聪明的事情。

几点：

Windows Media Player有hardware acceleration
Windows Media Player差不多definitly uses your GPU，你可以尝试禁用它以查看它有什么不同
VLC是一个开源项目，因此您可以check out it's code查看视频搜索方式
VLC可能也会使用您的GPU
OpenCV提供的GPU functions最有可能使您的代码更快

如果搜索速度很重要，那么在进行视频操作时，you almost definitly want to work会使用GPU：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/gpu/video_reader.cpp

Answer 2

GPU加速与搜寻无关紧要，因为您不是在解码帧。另外，即使您正在解码帧，在GPU上执行此操作的速度也要比在CPU上慢，因为当今的CPU将视频编解码器“焊接”到芯片中，这使得视频解码非常快，并且必须进行一些簿记，才能将数据从主内存铲入GPU。

听起来OpenCV实现了一种“安全”的搜索方式：视频文件可以包含流偏移量。例如，您的音频流可能会与视频流发生冲突。再举一个例子，您可能已经切除了视频的开头并保存了结果。如果剪切并非恰好发生在关键帧上，则ffmpeg之类的视频编辑软件会在剪切前在输出文件中包含少量帧，以允许剪切发生的帧正确解码（可能需要先前的帧）。在这种情况下，也会出现流偏移。

为了确保以正确的方式解释此类偏移，即相对于“时间0”真正准确地击中所需的帧，唯一的“简便”但昂贵的方法是真正地吃饱并解码所有内容视频帧。显然，这就是openCV在这里所做的。您的视频播放器不必为此烦恼，因为日常用户不会注意到，而且GUI中的控件反而是不精确的。

我可能对此有误。但是对other questions的回答以及我进行的一些评估实验表明，只有对视频中的帧进行计数的“缓慢”方式才能得出准确的结果。

Answer 3

以下是一些相关的github问题：

https://github.com/opencv/opencv/issues/4890

https://github.com/opencv/opencv/issues/9053

使用ffmpeg重新编码视频。它对我有用。

为什么OpenCV随机视频搜索速度慢？

3 个答案: