pyqt5 多线程实时拉流并播放，画面流畅无卡顿

1. 背景

需要用pyqt5做一个简单播放器，能够连接单位摄像头，用rtsp拉流并实时展示。很多博客方法都试过，或者卡顿，或者时延较大，无法满足需求。

2. 实现

主要参考博客《PyQt 多线程播放视频（QThread、QRunnable、moveToThread三种线程播放方式）》，该博客主要采用两个线程，线程1用来拉流并解码，线程2用来对图片做处理，处理后在主线程的qlabel()上显示。线程1与线程2之间用全局队列来交换图片帧。

不同于上面的博客，用全局队列会导致延时严重，因此更换为全局栈，同时，在线程2从全局栈中获得最新视频帧后，需要对全局栈进行清空处理，确保线程2每次获取的都是最新的图片帧。

代码如下：

# coding=gbk //放到文件首行

import sys,math
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
import numpy as np 
import cv2
import os 
import time 
import base64
import copy
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from queue import LifoQueue
import threading 

Decode2Play = LifoQueue()
#lock = threading.Lock()

class cvDecode(QThread):
    def __init__(self):
        super(cvDecode, self).__init__()
        self.threadFlag = 0     #   控制线程退出
        self.rtsp = "rtsp://用户名:密码@摄像头ip"
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.rtsp)      
        
    def run(self):
        #print("当前线程cvDecode: self.threadFlag:{}".format(self.threadFlag))
        while self.threadFlag:
            if self.cap.isOpened():
                ret, frame = self.cap.read()
                time.sleep(0.001)   # 控制读取录像的时间，连实时视频的时候改成time.sleep(0.001)，多线程的情况下最好加上，否则不同线程间容易抢占资源

                if ret:
                    #lock.acquire()
                    Decode2Play.put(frame)  # 解码后的数据放到队列中
                    #lock.release()

                del frame  # 释放资源

class play_Work(QThread):
    def __init__(self):
        super(play_Work, self).__init__()
        self.threadFlag = 0         #   控制线程退出
        self.playLabel = QLabel()   #   初始化QLabel对象
        #cv2.namedWindow("test")
        #cv2.resizeWindow("test", 640, 480)

    def run(self):
        while self.threadFlag:       
            if not Decode2Play.empty():
                frame = Decode2Play.get()
                while not Decode2Play.empty():
                    Decode2Play.get()      
                
                frame = cv2.resize(frame, (800, 600), cv2.INTER_LINEAR)
                frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                qimg = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)  # 在这里可以对每帧图像进行处理，
                self.playLabel.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimg))   #   图像在QLabel上展示
                #cv2.imshow('test', frame)
                    
            time.sleep(0.001)


class MyWindow(QWidget):
    #opencam_complete_signal = pyqtSignal(str)  # 子线程返回摄像头图像到主线程的信号
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setGeometry (0, 0, 840, 800) 
        #self.setFixedSize(1600, 960)
        
        self.init_ui()
 
    def init_ui(self):
        self.cam_view = QLabel(self)
        self.cam_view.setStyleSheet("border:2px solid black")
        self.cam_view.setGeometry(20, 20, 800, 600)
        
        self.open_cam_btn = QPushButton(self)
        #self.pushButton.setStyleSheet("border:2px solid black")
        self.open_cam_btn.setText('播放')
        self.open_cam_btn.setGeometry(380, 700, 100, 30)
        self.open_cam_btn.clicked.connect(self.init_work)
        
    def init_work(self):
        self.decodework = cvDecode()
        self.decodework.threadFlag = 1
        self.decodework.start()

        self.playwork = play_Work()
        self.playwork.threadFlag = 1
        self.playwork.playLabel = self.cam_view
        self.playwork.start()
 
    def closeEvent(self, event):
        print("关闭线程")
        # Qt需要先退出循环才能关闭线程
        if self.decodework.isRunning():
            self.decodework.threadFlag = 0
            self.decodework.quit()
        if self.playwork.isRunning():
            self.playwork.threadFlag = 0
            self.playwork.quit()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)  # 创建对象
 
    w = MyWindow()
    # 展示窗口
    w.show()
 
    # 程序进行循环等待状态
    app.exec_()

效果如下：