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在 windows 下用 Python 和 opencv 做了一个视频分析程序，如何加速？
zzcchh 2017-05-22 11:24:23 +08:00 6358 次点击这是一个创建于 3125 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
从视频中提取数据，开启视频窗口的话每秒处理 5-6 帧，一小时视频要 5-6 小时处理完，我想慢点也没关系，但是 cpu 占用率只有 2%。这就不让我淡定了，明显是偷懒了，安排了多线程，好像也是不能提升速度，请问 windows 就是不会给 python 太多资源么？我开了几路脚本一起做，cpu 仍然占用率也很低。这是怎么回事？
 | 1 comesx4 2017-05-22 11:29:06 +08:00 用的是 GPU? |
 | 2 misaka19000 2017-05-22 11:30:33 +08:00 放代码 |
 | 3 zzcchh OP @misaka19000 不敢放，太丑了，流程比较简单，识别轮廓，拟和椭圆和质点，记录 csv，甚至没有定义函数。 |
 | 5 cnnblike 2017-05-22 11:41:49 +08:00 via iPhone 用的是机械硬盘？或者内存比较小？ |
 | 6 laodao 2017-05-22 11:43:59 +08:00 上异步，分分钟跑满你的 cpu。 |
 | 7 Finest 2017-05-22 11:44:33 +08:00 多线程改为多进程 |
 | 8 XYxe 2017-05-22 11:45:23 +08:00 via Android 计算密集的任务试试多进程 |
 | 9 scream7 PRO 是不是时间消耗在 IO 操作上了 |
 | 10 baicheng 2017-05-22 11:56:47 +08:00 via iPhone 试着多将几帧一次性读入内存看看行不行？运行的时候看下资源占用率是不是硬盘开销比较大，如果你 CPU 相当牛叉有十几个核可以试试用 MATLAB 并行。 |
 | 11 adodo1 2017-05-22 12:14:12 +08:00  1 5/6 帧一秒，视频好歹也 25 帧一秒最少 |
 | 13 itfanr 2017-05-22 16:14:35 +08:00 via Android 建议用 go 或者 rust |
 | 14 zhidian 2017-05-22 16:17:56 +08:00 1. 可以只处理部分帧（关键帧？）； 2. 每帧太大的话，降采样变小点； |
| 16 zhidian 2017-05-22 16:27:32 +08:00 如果只是线、椭圆检测啥的，OpenCV 好像提供跟踪，应该快点吧。 |
 | 17 ytmsdy 2017-05-22 16:40:40 +08:00 via iPhone 应该是 io 没跟上，导致 cpu 工作不饱和 |
 | 18 uucloud 2017-05-22 16:51:53 +08:00 换 c++ |
| 21 zzcchh OP |
 | 23 bookit 2017-05-22 23:01:40 +08:00 把事情分解开来做 比如一段视频，2000 帧，提取出 100 帧出来，把这个时间算一下，花了多长时间 然后分析其中 1 帧，看多长时间， 这样来找出瓶颈在哪里， 如果 cpu 利用率不高，可以开 50 个进程，同时分析 50 帧嘛 |
 | 24 Hzzone 2017-05-22 23:26:19 +08:00 给自己一个入 1080 的理由 |
 | 25 ironstars 2017-05-22 23:58:07 +08:00 首先，和 GPU 没关系，上 1080 也没用，不单独写针对 GPU 的特定版本是在 CPU 上跑的； 其次，换 GO 和 RUST，也要 OpenCV 支持，现在只支持 python、Java、C 和 C++； 最后没有代码的话，猜测是 IO 跟不上或者后面一直在等前面处理完？ 建议一次读入比如 10 张图像，开 10 个线程并行处理。语言换 C++也行，速度会快一点。 |
 | 27 Michaelssss 2017-05-23 07:49:53 +08:00 CPU 不高肯定是非 CPU 瓶颈，你得先找出瓶颈再分析。。。 |
 | 28 zhuangzhuang1988 2017-05-23 09:32:07 +08:00 上 tbb 直接让你的 cpu 100% |
 | 29 Justkkk 2017-05-23 10:53:17 +08:00 放代码出来看看。。如果处理是可并行的，可以考虑多线程，or 用 gpu 来加速，但做这些可能都还是用 C++来做方便些 |
| 30 zhidian 2017-05-23 12:33:59 +08:00 There are at least 5 types of tracker algorithms that can be used: - MIL - BOOSTING - MEDIANFLOW - TLD - KCF [OpenCV: Introduction to OpenCV Tracker]( http://docs.opencv.org/3.1.0/d2/d0a/tutorial_introduction_to_tracker.html ) |
 | 31 Trim21 2017-05-24 08:01:17 +08:00 via Android 多线程换多进程。。 |
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