Python的OpenCV的和多(Python opencv and multiprocessing

我期待使用多模块Python创建一个过程，不断通过轮询的OpenCV的Python接口摄像头，发送任何导致图像队列从其他进程可以访问它们。 不过，我（在Ubuntu 12.04的Python 2.7）遇到一个坑，每当我尝试做与从队列中其他进程检索到的图像任何东西。 这里有一个小例子：

import multiprocessing
import cv

queue_from_cam = multiprocessing.Queue()

def cam_loop(queue_from_cam):
    print 'initializing cam'
    cam = cv.CaptureFromCAM(-1)
    print 'querying frame'
    img = cv.QueryFrame(cam)
    print 'queueing image'
    queue_from_cam.put(img)
    print 'cam_loop done'


cam_process = multiprocessing.Process(target=cam_loop,args=(queue_from_cam,))
cam_process.start()

while queue_from_cam.empty():
    pass

print 'getting image'
from_queue = queue_from_cam.get()
print 'saving image'
cv.SaveImage('temp.png',from_queue)
print 'image saved'

此代码应该上升到打印出“保存图像”，但随即挂断。 任何想法如何，我可以去解决这个？

Answer 1:

最简单的方法是使用较新的cv2这是基于NumPy的阵列模块。 这样，你就不必通过手动酸洗一塌糊涂。 这里的修复（我只是改了4行代码）：

import multiprocessing
import cv2

queue_from_cam = multiprocessing.Queue()

def cam_loop(queue_from_cam):
    print 'initializing cam'
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    print 'querying frame'
    hello, img = cap.read()
    print 'queueing image'
    queue_from_cam.put(img)
    print 'cam_loop done'

cam_process = multiprocessing.Process(target=cam_loop,args=(queue_from_cam,))
cam_process.start()

while queue_from_cam.empty():
    pass

print 'getting image'
from_queue = queue_from_cam.get()
print 'saving image'
cv2.imwrite('temp.png', from_queue)
print 'image saved'

Answer 2:

看来，解决办法是转换的OpenCV的IplImage反对的字符串，然后将它添加到队列前咸菜吧：

import multiprocessing
import cv
import Image
import pickle
import time

queue_from_cam = multiprocessing.Queue()

def cam_loop(queue_from_cam):
    print 'initializing cam'
    cam = cv.CaptureFromCAM(-1)
    print 'querying frame'
    img = cv.QueryFrame(cam)
    print 'converting image'
    pimg = img.tostring()
    print 'pickling image'
    pimg2 = pickle.dumps(pimg,-1)
    print 'queueing image'
    queue_from_cam.put([pimg2,cv.GetSize(img)])
    print 'cam_loop done'


cam_process = multiprocessing.Process(target=cam_loop,args=(queue_from_cam,))
cam_process.start()

while queue_from_cam.empty():
    pass

print 'getting pickled image'
from_queue = queue_from_cam.get()
print 'unpickling image'
pimg = pickle.loads(from_queue[0])
print 'unconverting image'
cv_im = cv.CreateImageHeader(from_queue[1], cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
cv.SetData(cv_im, pimg)
print 'saving image'
cv.SaveImage('temp.png',cv_im)
print 'image saved'

文章来源: Python opencv and multiprocessing