多线程保存图片，速度比原来提高百倍

2021.12.21
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背景就是视频动作检测，检测到指定的动作，如摔倒等就报警并将该帧保存到指定文件夹中。

定义保存图片函数，当满足设定的条件时调用该函数，并传入参数。其中frame是当前要保存的帧，img_path是保存路径，warn_time是报警时间。

其中image=frame[:,:,::-1]的第一个：返回所有行，第二个：返回所有列，：：-1以相反的方式返回帧通道。目的是将BGR格式转换为RGB格式。

因为opencv捕获的帧返回的格式是BGR，如果直接保存图片颜色类似蓝色，需要先转为RGB格式也就是我们正常看到的图像颜色。

该句代码类似于cv2.cvtColor(frame，cv2.COLOR_BGR2RGB)。

保存图片用imwrite()函数，该函数有三个参数，第一个参数是保存的路径和名字，第二个参数是图像矩阵，第三个参数可选，表示保存图像的质量。

保存JPEG格式图像，图像质量0-100，默认95。100最好，0最差，如：

cv2.imwriter(图片名, 图片，[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),100])

保存PNG格式图像，图像质量0-9，默认3。0最好，9最差，如：

cv2.imwriter(图片名, 图片，[int(cv2.IMWRITE_PNG_QUALITY),0])

调用该函数，保存一张图片约需要20ms。

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如何利用多线程保存图片？

Python标准库提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExcutor和ProcessPoolExcutor两个类，分别用来创建线程池和进程池，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

步骤一：导包

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

步骤二：创建线程池

threadpool=ThreadPoolExcutor(max_workers=5)

步骤三：使用submit调用保存图片的函数

Threadpool.submit(saveimg,frame,self.img_path,warn_time_ti)

第一个参数是调用的之前定义的saveimg函数，后面三个参数是传到该函数的三个参数。

此时保存一张图片约需要0.2ms。