在多个处理进程之间以Numpy数组形式共享opencv视频帧的正确方法

有两个问题,一个是共享阵列的大小和形状,另一个是如何访问它。要解决第一个问题,首先需要确保创建的数组的大小与视频帧的大小相对应。您已经阅读了一个框架,并使用了它的宽度和高度(尽管 you can do it without reading any frame ),但未说明其频道数。

ret, frame = video_capture.read()
shape = frame.shape
shared_array = mp.Array(ctypes.c_uint16, shape[0] * shape[1] * shape[2], lock=False)

您选择了 uint16 作为数据类型,这很好(同样,您可以使用 video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FORMAT) 获取帧的确切数据类型,但您可以选择所需的任何内容,因为NumPy会将值转换为数组数据类型)。但是,创建NumPy数组时,必须指定要使用的数据类型,否则将使用 float64 默认情况下:

b = np.frombuffer(shared_array, dtype=np.uint16)

然后您必须将其重塑为帧的形状(并不是说这不会创建新的NumPy数组,它只是一个视图,所以它仍然使用共享缓冲区):

b = b.reshape(shape)

最后,当您读取帧时,您不想覆盖 b 变量,而是写入数组。此外,您应该仅在实际读取帧时执行此操作:

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    if ret:
        b[:] = frame