我使用cpu开发了一个使用opencv，python3和tensorflow的简单对象检测应用程序。
我已转换为Web服务，并且“ GET”请求在本地运行良好。它会启动摄像机进行实时视频流传输。
然后，我已使用Elastic Beanstalk在AMazon实例中部署了该应用程序。
请求正在运行，但是需要太多时间，并且显示内存不足错误。
aws日志显示错误，我尝试运行简单的opencv代码打开笔记本电脑摄像头。但日志显示“没有找到0的视频摄像机”。
请任何人帮助我。
我介绍了许多Stackoverflows解决方案，但没有一个能帮助我
我更改了.ebextensions配置文件的设置以及许多其他选项
但无法获得解决方案。
这是我在远程计算机上的代码，我在stackOverflow上找到了解决这些问题的解决方案，但由于没有找到视频设备，它向我显示错误：
def detect_video(video, yolo, all_classes):
#video_path = os.path.join(video)
video_path=0
#video_path='rtsp://18.218.165.134:22'
#video_path='detection@ip-172-31-28-185'
#video_path='/dev/video0'
#video_path='localhost:8089'
camera = cv2.VideoCapture()
camera.open(video_path)
类似地，然后我将其转换为应用程序，并通过Get请求将其作为亚马逊Web服务进行服务器处理，然后我在运行请求时也得到了相同的错误日志：
我正在粘贴错误日志：
[2019年1月2日星期二04：54：01.416561] [：错误] [pid 3640]找不到：/
2019-01-08 04：55：35.167982：I tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：141]您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2 FMA
2019-01-08 04：55：50.231771：W tensorflow / core / framework / allocator.cc：122] 18874368的分配超过了系统内存的10％。
2019-01-08 04：55：50.278867：W tensorflow / core / framework / allocator.cc：122] 18874368的分配超过了系统内存的10％。
2019-01-08 04：55：50.325008：W tensorflow / core / framework / allocator.cc：122] 18874368的分配超过了系统内存的10％。
2019-01-08 04：55：50.370483：W tensorflow / core / framework / allocator.cc：122] 18874368的分配超过了系统内存的10％。
2019-01-08 04：55：50.415272：W tensorflow / core / framework / allocator.cc：122] 18874368的分配超过了系统内存的10％。
[2019年1月2日星期二04：57：15.748559] [core：error] [pid 3642] [client 103.16.202.28:37936]在标头之前的脚本输出结束：application.py