在这种情况下,我使用OpenCV来检测相机前面的脸部并在这些脸部上进行一些ML。我的问题是,一旦完成所有处理,然后捕获下一帧,我就会了解过去,而不是现在。意思是,我将读取缓冲区中的内容,而不是摄像头之前的内容。由于我不在乎在处理时哪些面孔出现在镜头前,因此我在意镜头前的现在。

我确实尝试将缓冲区大小设置为1,这确实有很大帮助,但是我仍然会至少读取3次缓冲区。将FPS设置为1,同样不能100%消除这种情况。波纹管就是我所拥有的。

let cv = require('opencv4nodejs');

let camera = new cv.VideoCapture(camera_port);

camera.set(cv.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1);
camera.set(cv.CAP_PROP_FPS, 2);
camera.set(cv.CAP_PROP_POS_FRAMES , 1);

function loop()
{
    //
    //  <>> Grab one frame from the Camera buffer.
    //
    let rgb_mat = camera.read();

    //  Do to gray scale

    //  Do face detection

    //  Crop the image

    //  Do some ML stuff

    //  Do whats needs to be done after the results are in.

    //
    //  <>> Release data from memory
    //
    rgb_mat.release();

    //
    //  <>> Restart the loop
    //
    loop();
}

我的问题是:

是否可以全部删除缓冲区?如果是这样,怎么做。如果没有,why将不胜感激。

最佳答案

是否支持CAP_PROP_BUFFERSIZE似乎完全取决于操作系统和后端。例如,2.4 docs表示“当前仅受DC1394 [Firewire] v 2.x后端支持”,对于code后端V4L,仅在2018年3月9日添加了支持。

禁用缓冲区的最简单的非脆弱方法是使用单独的线程。有关详细信息,请参阅我在Piotr Kurowski的回答下的评论。这里的Python代码使用单独的线程来实现无缓冲VideoCapture :(我没有opencv4nodejs环境。)

import cv2, Queue, threading, time

# bufferless VideoCapture
class VideoCapture:

  def __init__(self, name):
    self.cap = cv2.VideoCapture(name)
    self.q = Queue.Queue()
    t = threading.Thread(target=self._reader)
    t.daemon = True
    t.start()

  # read frames as soon as they are available, keeping only most recent one
  def _reader(self):
    while True:
      ret, frame = self.cap.read()
      if not ret:
        break
      if not self.q.empty():
        try:
          self.q.get_nowait()   # discard previous (unprocessed) frame
        except Queue.Empty:
          pass
      self.q.put(frame)

  def read(self):
    return self.q.get()

cap = VideoCapture(0)
while True:
  frame = cap.read()
  time.sleep(.5)   # simulate long processing
  cv2.imshow("frame", frame)
  if chr(cv2.waitKey(1)&255) == 'q':
    break

框架读取器线程封装在自定义VideoCapture类内部,并且通过队列与主线程进行通信。

answer建议在阅读器线程中使用cap.grab(),但文档不保证grab()清除缓冲区,因此这在某些情况下可能有效,但在其他情况下则不起作用。

10-08 15:09