开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何避免在使用OpenCV2编写时出现视频延迟？

在使用OpenCV2编写时避免视频延迟的方法有以下几点：

优化算法和代码：确保使用高效的算法和优化的代码来处理视频数据。可以使用OpenCV提供的各种图像处理函数和优化技术，如图像缓存、多线程处理等，以提高处理速度和减少延迟。
降低分辨率和帧率：降低视频的分辨率和帧率可以减少数据量和处理负载，从而减少延迟。可以使用OpenCV提供的函数来调整视频的分辨率和帧率，如resize()和VideoCapture.set()等。
使用硬件加速：利用硬件加速可以提高视频处理的速度和效率。可以使用OpenCV提供的硬件加速功能，如OpenCL和CUDA等，来加速图像处理和视频编解码过程。
避免阻塞操作：在处理视频时，避免使用阻塞操作，以免造成延迟。可以使用非阻塞的方式读取和处理视频帧，如使用多线程或异步操作来实现。
使用适当的缓冲区大小：设置适当的缓冲区大小可以平衡内存占用和延迟。可以根据实际情况调整缓冲区的大小，以达到最佳的性能和延迟。
确保系统资源充足：确保系统具有足够的内存、处理器和带宽等资源，以支持实时的视频处理和传输。可以通过优化系统配置和关闭其他不必要的进程来提高系统性能。
使用硬件加速编解码器：使用支持硬件加速的视频编解码器可以提高视频处理的速度和效率。可以选择适合的编解码器，并使用OpenCV提供的相应函数进行配置和调用。
避免过多的图像处理操作：在处理视频时，尽量避免过多的图像处理操作，以减少延迟。可以根据实际需求选择合适的图像处理操作，并合理控制其数量和复杂度。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台（MTP）：https://cloud.tencent.com/product/mtp
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

相关搜索:避免在Angular中使用`*ngIf`时的延迟如何避免在使用matplotlib编写斜体标签时更改字体？如何避免在使用PHP上传时出现重复文件？JavaScript MediaSource和MediaRecorder在播放直播视频时出现延迟在使用Cesium渲染多个椭圆时出现延迟如何避免在使用chrome selenium webdriver时出现超时错误在WMP中加载视频时如何删除延迟如何避免使用BigDecimals时出现巨大的if条件？如何避免使用javascript解析xml时出现错误？在使用Messagebox (或替代Messagebox)时，如何避免出现多个窗口？如何避免在将帧合并为一个视频时出现系统终止如何避免在抛出异常时在返回值上延迟NPE？如何避免在使用PySpark以orc格式编写大型数据帧时出现面向对象对象模型问题？避免在customView中使用viewBinding时出现内存问题在使用twarc时如何避免使用dquote？在使用useReducer时如何避免耦合？在使用dpath时如何避免KeyError？如何避免在ggsci中删除复制时出现提示如何避免在连接mongodb时出现PEM密码提示？如何避免在省略参数时出现argparser类型错误？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。

02

☀️Python+opencv常用函数☀️

waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。

02

OpenCV 摄像头与视频读取并显示

[比较opencv2、opencv3关于读取视频文件、摄像头的编程风格]https://blog.csdn.net/qq_34917736/article/details/77427596

02

OpenCV Android 之 VideoWriter类

在上篇内容中，介绍过VideoCapture类，用来解析视频，并获取视频帧。而VideoWriter类就是用来将Mat文件，存储为视频文件的工具类。

05

【opencv】cv头文件

需要调用到opencv的什么功能，就在代码头提前引用好对应的头文件。所有的头文件都可以在include/opencv2/文件夹找到。

02

OpenCV4.8 GPU版本CMake编译详细步骤与CUDA代码演示

本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。

03

ubuntu配置opencv环境_opencv的安装与配置详细教程

打开浏览器，进入下载地址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub，选择Source code(zip)进行下载

02

“眼睛成长记“（一）--睁开双眼

Now, let us witness the growth of eyes together!

01

“眼睛成长记”（五）---映入眼帘

我们前几讲描述了OpenCV使用VideoCapture打开视频，关闭视频并获取视频属性。今天来看一下打开视频之后，我们如何写入视频，本质是也就是如何对视频进行编码。同样地，OpenCV为这个过程也提供了一个叫做VideoWriter的类。

02

OpenCV 即时入门（全）

欢迎使用《OpenCV 即时入门》。本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。

02

OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。

03

OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。

06

Jetson Nano 从入门到实战（案例：Opencv配置、人脸检测、二维码检测）

Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA

03

Ubuntu Opencv 图像平滑处理

平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理时需要用到一个滤波器。最常用的滤波器是线性滤波器，线性滤波处理的输出像素值 ( g(i,j)) 是输入像素值 (f(i+k,j+l))的加权和 :

01

"眼睛成长记"（四）---看我所想

原型： CV_WRAP virtual double get(int propId) const

02

OpenCV4.X CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDN

02

OpenCV源码系列|视频追踪演示

应用场景：视频追踪在项目显示中可以起到很好的视觉效果，可以看到中间处理过程，对于教学及讲解能起到辅助性作用。

04

【C++】OpenCV：图像视频读取基础操作

这里使用VideoCapture类打开输入视频文件，使用VideoWriter类创建输出视频文件（甚至可以进行格式转换）。

01

【从零学习OpenCV 4】了解OpenCV的模块架构

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。

01

Mac下使用Eclipse编写OpenCV程序

下载地址为：https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-packages/，选择Mac的C++版本，下载后解压打开eclipse即可。

03

"眼睛成长记"（三）---火眼金睛

（1）方法原型： CV_WRAP virtual bool read(OutputArray image);

01

OpenCV 图像处理学习手册：1~5

本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。我们将涵盖以下主题：

01

openCv+VS2015环境搭建

OpenCV官方网站下载：https://opencv.org/releases/ （官网打开速度有点慢也许打不开，可选择网盘下载或GitHub下载）

03

笔记本内置摄像头视频播放和存储

软件环境配置：系统环境：WIN10 开发环境：VS2017 opencv：opencv3.4.0 本实例的作用：读取摄像头或者本地视频数据进行播放写入视频数据读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头，1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的

02

【OpenCV人脸识别入门教程之二】人脸检测

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。

02

OpenCV源码系列|背景分割

应用场景：静态摄像头统计路过的行人数量，交通摄像头提取路过的交通车辆等。技术核心：从静态的背景中把动态的物体提取并分割。输入视频：打开摄像头，没有物体进入（仅仅做的截图）输出视频：手机突然进入摄像头范围内代码实现： #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/video.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2

02

windows10在visual studio2019下配置使用openCV4.3.0

openCV是基于C++开发的一个强大的图像处理库。在用C++处理图像或视频时通常会使用到openCV这个库，但是这个库并非C++中的标准库，因此在使用之前需要先下载，并加载配置到我们的项目中。那么怎么配置呢？首先你得有以下的所有工具。

02

OpenCV 调用摄像头

OpenCV调用摄像头还是很简单的，同样是由VideoCapture 来控制，一种是VideoCapture(const string& filename)用来打开视频文件，一种是VideoCapture(int device)用来打开设备。

02

【1】windows下安装OpenCV（4.3）+VS2017安装+opencv_contrib4.3.0配置

其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件，而sources中则是OpenCV官方为我们提供的一些demo示例源码

02

OpenCV3.x中UMat介绍与使用

UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat，它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数，但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，这个标准最早是苹果公司提出，后来变成了一个国际标准，目的是通过它开发通用的GPU计算软件，中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准，就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它，

09

利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展，越来越多的算法涌现出来，人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。

04

OpenCV4.x(C++)人脸检测(眼睛、侧脸、正脸)

OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能，包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一，能够快速准确地检测出图像中的人脸。

01

OpenCV 图像处理学习手册：6~7

计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。这三个位于库的photo模块中。注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。

03

OpenCV打开免驱摄像头并进行简单操作

利用OpenCV打开摄像头进行视频的捕获，并对捕获的视频进行简单的处理包括边缘化，高斯模糊等 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void ImgSmooth(const cv::Mat &image) { cv::namedWindow("in",cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::namedWindow("out",cv

01

OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....

首先确保你有英伟达的独立显卡(GPU)，然后请到英伟达官方网站，在线检查与下载最新的显卡驱动版本。地址如下：

02

OpenCV4 | 如何让传统图像处理实现三十倍加速的顶级技能

一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍，作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能，整个教程分为如下几个部分：

03

1.处理视频的两个类VideoCapture和VideoWriter

昨天要处理一个视频，只想要某些帧，手边没有剪视频的软件，正好想着写一个小程序来弄这个，也是很久没有写过opencv的程序了，练练手。自然是先去查了一下视频读取和写视频的两个类，这个在opencv里封装好的，官方文档也给出了示例程序，中间遇到了一些问题，大概搞懂了这个了。

04

Ubuntu创建opencv工程并显示一张图片

基于上篇已安装好opencv库，现在开始创建第一个opencv工程，并编写显示图片的代码。

03

Python2.7安装Opencv3

Python2.7上安装Opencv2的教程网上有很多，我安装的是Python2.7，安装Opencv2按照网上的教程很顺利，但是在自己学习OpenCV-Python Tutorials教程时，cv2.connectedComponentsWithStats()这个函数不能使用，在Stackoverflow上有人说是这个函数只在Opencv3中有，故想着安装下Opencv3

02

【4】配置和运行Opencv常见的一些问题总结，以及bug解决。

找不到cuda.hpp即matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory

03

Mac 下搭建 Clion + OpenCV4.x 的开发环境

下面在 Clion 中配置 gcc 的路径，选择的是使用 homebrew 安装的 gcc

01

opencv使用教程_opencv使用教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。

01

Qt5.7.0 + OpenCV2.4.9 + ffmpeg在Ubuntu 14.04LTS下的配置

06

讲解'imread' was not declared in this scope

在使用C++编写图像处理代码时，你可能会遇到 'imread' was not declared in this scope 的错误。这个错误通常是因为编译器无法找到 'imread' 函数的定义。在本篇博客文章中，我们将详细讲解这个错误的原因和解决方法。

01

Linux Qt配置opencv环境(一)

今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下：

05

OpenCV系列(11)|图像渐变色

效果：拉动zoomBar，可以使一张图像进行渐变色，视频也如此。应用：广场上的字变色过程，图像魔术等。代码： #include <opencv2/core/utility.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat

01

QtCreator里添加外部第三库、头文件路径的方法(.pro文件)

在项目开发过程中，经常需要用到第三方库，需要在QtCreator工程里指定第三库的路径、头文件路径、引用的库名称等等；并且可能还需要编写通用工程针对不同的编译器类型，位数选择不同的库，针对不同的操作系统环境选择不同的库；那么这些条件的区分都可以在QtCreator的pro工程文件里编写逻辑实现。

01

OpenCV的Transparent API

OpenCV 3中的Transparent API就是OpenCV 2中的OCL模块，从OpenCV 3开始，已经没有OCL模块，取而代之的是Transparent API。Transparent API主要是用来提升性能的。

01

OpenCV学习简介

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，项目主页，采用C/C++语言编写，还提供了Python,Ruby，MATLAB等语言的接口。OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。因为计算机视觉和机器学习密切相关，所以OpenCV还提供了MLL(Machine Learning Library)机器学习库。

01

【2】Visual Studio 2017同时配置OpenCV2.4 以及OpenCV4.3

配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库，使Debug x86实现opencv2的编译，Debug x64实现opencv3的编译

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭