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？
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This topic created in 3454 days ago, the information mentioned may be changed or developed.
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comesx4May 22, 2017
1
用的是 GPU?
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misaka19000May 22, 2017
2
放代码
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3
@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。
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cnnblikeMay 22, 2017 via iPhone
5
用的是机械硬盘？或者内存比较小？
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laodaoMay 22, 2017
6
上异步，分分钟跑满你的 cpu。
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FinestMay 22, 2017
7
多线程改为多进程
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XYxeMay 22, 2017 via Android
8
计算密集的任务试试多进程
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scream7May 22, 2017
9
是不是时间消耗在 IO 操作上了
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baichengMay 22, 2017 via iPhone
10
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。
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5/6 帧一秒，视频好歹也 25 帧一秒最少
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1 |
itfanrMay 22, 2017 via Android
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建议用 go 或者 rust
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zhidianMay 22, 2017
14
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；
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zhidianMay 22, 2017
16
如果只是线、椭圆检测啥的，OpenCV 好像提供跟踪，应该快点吧。
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ytmsdyMay 22, 2017 via iPhone
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应该是 io 没跟上，导致 cpu 工作不饱和
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uucloudMay 22, 2017
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换 c++
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bookitMay 22, 2017
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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 |
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HzzoneMay 22, 2017
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给自己一个入 1080 的理由
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ironstarsMay 22, 2017
25
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。 |
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MichaelssssMay 23, 2017
27
CPU 不高肯定是非 CPU 瓶颈，你得先找出瓶颈再分析。。。
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zhuangzhuang1988May 23, 2017
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上 tbb 直接让你的 cpu 100%
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JustkkkMay 23, 2017
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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
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zhidianMay 23, 2017
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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 ) |
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Trim21May 24, 2017 via Android
31
多线程换多进程。。
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