在 windows 下用 Python 和 opencv 做了一个视频分析程序，如何加速？

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？

Python

CPU

视频

多线程

32 条回复 • 2017-05-24 12:52:00 +08:00

comesx4

2017-05-22 11:29:06 +08:00

用的是 GPU?

misaka19000

2017-05-22 11:30:33 +08:00

放代码

zzcchh

2017-05-22 11:40:31 +08:00 via Android

@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。

zzcchh

2017-05-22 11:41:04 +08:00 via Android

@comesx4 没有就是 cpu。

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？

laodao

2017-05-22 11:43:59 +08:00

上异步，分分钟跑满你的 cpu。

hand515

2017-05-22 11:44:33 +08:00

多线程改为多进程

XYxe

2017-05-22 11:45:23 +08:00 via Android

计算密集的任务试试多进程

scream7

2017-05-22 11:48:43 +08:00

是不是时间消耗在 IO 操作上了

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。

adodo1

2017-05-22 12:14:12 +08:00

5/6 帧一秒，视频好歹也 25 帧一秒最少

zzcchh

2017-05-22 12:16:09 +08:00 via Android

@adodo1 我说的是处理速度，不是播放速度，一小时视频 5 个小时处理完没毛病

itfanr

2017-05-22 16:14:35 +08:00 via Android

建议用 go 或者 rust

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；

itfanr

2017-05-22 16:27:18 +08:00 via Android

@adodo1 是处理速度

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。

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

uucloud

2017-05-22 16:51:53 +08:00

换 c++

zhidian

2017-05-22 16:56:50 +08:00

@uucloud OpenCV 的 Python 绑定，调的也是 C++。

zzcchh

2017-05-22 22:32:47 +08:00 via Android

@ytmsdy 我觉得可能是，其实硬盘没有跟忙。

zzcchh

2017-05-22 22:37:41 +08:00 via Android

@itfanr 初级菜鸟，还不会那些语言。我也不会多进程，就是在系统下一次运行了 9 个脚本分别处理 9 个视频。发现内存占用多了一些，cpu 仍然是 2-10%。关闭 imshow 函数会快一点，大概是 3 个小时能处理一个小时视频。 @zhidian 采样量已经非常小了 288:100。我觉得可能是 io 的问题

zzcchh

2017-05-22 22:39:10 +08:00 via Android

@zhidian 请问具体是哪个函数呢？

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

Hzzone

2017-05-22 23:26:19 +08:00

给自己一个入 1080 的理由

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。

zzcchh

2017-05-23 07:18:43 +08:00 via Android

@ironstars 谢谢，我试下

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。。。

zhuangzhuang1988

2017-05-23 09:32:07 +08:00

上 tbb 直接让你的 cpu 100%

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

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 )

Trim21

2017-05-24 08:01:17 +08:00 via Android

多线程换多进程。。

itfanr

2017-05-24 12:52:00 +08:00 via Android

@zzcchh 加时延统计慢慢分析