SJ4000 + OpenCV + Raspberry Pi用于图像处理

我正在研究使用SJ4000摄像头进行图像处理，通过USB将其连接到Raspberry Pi（运行Raspbian Jessie），以便在Python中使用OpenCV进行图像处理。我已经使用我的摄像头取得了不少成绩，但现在需要将其移植到SJ4000的环境中，但是我陷入了这个障碍。SJ4000 + OpenCV + Raspberry Pi用于图像处理

我用过的代码与这个问题的答案相同：rotated face detection。

在笔记本电脑的摄像头上，我获得了相当不错的帧率。当SJ4000通过USB连接到我的笔记本电脑时，我的帧速率也很高。但是，在Raspberry Pi上，当我执行相同的代码时，图像因某种原因而被冻结。然后我需要强制退出显示的视频查看器窗口，因为它只是被冻结。

编辑1：关闭Spyder IDE并重新加载几次，然后执行相同代码，我可以看到一个Feed，但帧速率非常低（每帧2-3秒），并且它会在一段时间后冻结。

编辑2：我已经做了进一步的测试，发现当我包含人脸检测代码时，需要很长时间才能显示提要，因为延迟时间为TEN。当我在没有任何处理的情况下直接转发Feed时，它的响应速度非常快。

我该如何解决这个问题？获得更强大处理器的唯一方法是什么？

感谢您的帮助！

来源

2016-12-04 Jack Paul

首先尝试没有处理的视频源....顺便说一句你要强制使用什么样的分辨率颜色深度/编码和比特率？我不使用树莓派，但我敢打赌，USB带宽受到CPU（无DMA）的限制。如果饲料运行良好，试着估计剩下多少计算能力....你不能超过它，否则会造成瓶颈导致严重的速度下降和死机。所以如果你有一些fps，那么'T = 1/fps'就是你的时间段。测量它从CPU处理多少时间...所以如果10％，那么你得到的小于90％的'T'，并且必须适合... – Spektre

如果你选择了不好的分辨率/编码，那么它甚至可能会花费95％ T只是从相机抓取图像...你必须适应带宽内 – Spektre

@Spektre - 我已经尝试过它没有处理，并且馈送非常流畅。有没有办法限制我每秒处理的帧数？ –

像其他人说的那样，使用HOG/Haar描述符，人脸检测在计算上非常昂贵。您将无法在Raspberry Pi上进行实时人脸检测。在我的Raspberry Pi 3上，我可以在5 fps左右的300x300图像上进行人体检测。

我推荐的是：做运动检测。当检测到动作时，开始脸部检测。

进一步优化可以通过在其自己的线程中运行人脸检测来完成，并且如果在帧中检测到运动，则运动检测馈送由面部检测器分析的帧的FIFO。这样，你的脸部检测器可以异步操作，而不会阻挡捕获视频帧的主线程，并进行运动检测。

来源

2016-12-05 06:01:13

SJ4000 + OpenCV + Raspberry Pi用于图像处理

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