cv2.VideoCapture从摄像头获取视频流并处理但是处理速度慢

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cv2.VideoCapture从摄像头获取视频流并处理但是处理速度慢
在做深度学习视觉相关项目的时候，经常会遇到无法做到实时的情况。比如处理一帧图像要3s，但是摄像头采集的视频里在这3s内，可能已经读了好几十帧（假如fps是20）。那么处理完这一帧之后，下一次cap.read()返回的是第二帧还是第62帧。

source：Opencv读取摄像头缓冲区拥塞，有延迟情况下，处理最新帧的方法
实际上Opencv的videocapture读取摄像头时，摄像头的每帧数据会全部存入缓冲区，每次cap.read()都是从缓冲区里取出一帧数据。如果你的处理速度小于存进缓冲区的速度，那么缓冲区的图片就越积累越多，而你处理的图片可能是摄像头拍摄的好几秒前的数据。

一般这种情况下，如果实在不能提升处理速度，那就只能尝试其他方法了，比如：

多线程
在要求不那么严格的情况下，采用跳帧处理的方法。每隔一定的帧数处理一次。

跳帧主要用到了，

cv2.VideoCapture.grab()函数

函数cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，其语法格式为：

retval = cv2.VideoCapture.grab()

import cv2 
cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:[email protected]:554/h264/ch31/main/av_stream")
#ret,frame = cap.read()
ret = cap.isOpened()
fps = cap.get(5)/10000  #查询帧率
while ret:
    ret,frame = cap.read()
    tstep = cap.get(1)
    cv2.imshow("frame",frame)
    iloop=fps/2  #每秒处理2帧
    while iloop:
            cap.grab()  #只取帧不解码，
            iloop =iloop - 1
            if iloop <1 :
                    break if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
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