В настоящее время я выполняю операции пула для выполнения распараллеленных задач. Эти задачи представляют собой извлечение ключевых точек на основе openCV с использованием метода ORB для оценки сходства между исходным изображением и тремя другими отличиями.
Я могу выполнить свою функцию пула один раз. Это работает.
Если после вызова я больше ничего не выполняю, я могу снова сделать вызов, и он снова работает.
Время выполнения всегда одинаково, около секунды,и так же поведение загрузки процессора. 4 ядра загружаются до 100%, и они падают через секунду.
Теперь, если я выполню между этими двумя одинаковыми вызовами что-то вроде поворота изображения, даже если это изображение не используется моей функцией пула, оно больше не работает.
При вызовеЦП не загружается, а функция пула в конечном итоге отключается через 100 секунд.
Вот код функции пула:
def compute_pooled(source, img1, img2, img3, n_features, scale_factor, n_levels, lowe_ratio):
pool = Pool()
image_same = same
image_similar = similar
image_different = different
#confidence = get_match_confidence(image, img2)
args_same = [image_same,source, n_features, scale_factor, n_levels, lowe_ratio]
args_similar = [image_similar,source, n_features, scale_factor, n_levels, lowe_ratio]
args_different = [image_different,source, n_features, scale_factor, n_levels, lowe_ratio]
result_same = pool.apply_async(match_with_orb, args_same)
result_similar = pool.apply_async(match_with_orb, args_similar)
result_different = pool.apply_async(match_with_orb, args_different)
good_same = result_same.get(timeout=100)
good_similar = result_similar.get(timeout=100)
good_different = result_different.get(timeout=100)
values = [good_same, good_similar, good_different]
## I tried closing, terminating, not doing anything..
pool.close()
return values
А вот код вызываемой функции внутри каждого пула:
def match_with_orb(img1, img2, n_features, scale_factor, n_levels, lowe_ratio):
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=n_features, scaleFactor=scale_factor, nlevels=n_levels)
keypoints_orb1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoints_orb2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(descriptors1,descriptors2, k=2)
method='orb'
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < lowe_ratio*n.distance:
good.append([m])
return len(good)
Если я выполнюСледующие инструкции все работает нормально:
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from pathlib import Path
from multiprocessing import Pool, cpu_count
imgname_source = 'source.jpg'
img1 = 'img1.jpg'
img2 = 'img2.jpg'
img3 = 'img3.jpg'
dirPath = '/home/path/to/imgs/'
source = cv2.imread(dirPath+imgname_source,0)
_img1 = cv2.imread(dirPath+img1,0)
_img2 = cv2.imread(dirPath+img2,0)
_img3 = cv2.imread(dirPath+img3,0)
compute_pooled(source, _img1, _img2, _img3, 5000, 1.15, 16, 0.67)
Он выполняется менее чем за секунду при загрузке процессора 100%. Если я снова вызываю функцию compute_pooled, она работает таким же образом.
Теперь со следующей функцией:
def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0):
(h, w) = image.shape[:2]
if center is None:
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
return rotated
Если я вызываю ее между двумя вызовами compute_pooled, даже для другогоизображение, чем используемое в настоящее время, второй вызов compute_pooled не будет работать.
## First call works
compute_pooled(source, _img1, _img2, _img3, 5000, 1.15, 16, 0.67)
_img4 = rotate(_img1, 90)
## Second call times out
compute_pooled(source, _img1, _img2, _img3, 5000, 1.15, 16, 0.67)
В чем здесь проблема? Я абсолютно не понимаю, почему второй вызов истекает без запуска каких-либо расчетов.
Вот ошибка. Время ожидания не удается получить какие-либо результаты от первого вызова .get ().
--> 223 good_same = result_same.get(timeout=100)
224 good_similar = result_similar.get(timeout=100)
225 good_different = result_different.get(timeout=100)
~/anaconda3/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in get(self, timeout)
651 self.wait(timeout)
652 if not self.ready():
--> 653 raise TimeoutError
654 if self._success:
655 return self._value
TimeoutError: