пытается запустить 15 секунд видео в разных процессах, используя многопроцессорность. Процесс - PullRequest
Новая
       8

пытается запустить 15 секунд видео в разных процессах, используя многопроцессорность. Процесс

0 голосов
/ 10 января 2020

Я пытаюсь запустить видео через YoloV3

, используя этот пост в качестве ссылки Практическое руководство по многопроцессорной обработке в Python

Я обновляюсь с моего исходного поста.

Я вынул часть, где предсказания происходят изнутри al oop и поместил ее в функцию 

def yolo_detect1(CUDA,inp_dim,frame,confidence,num_classes,frames,nms_thesh):

    img, orig_im, dim = prep_image(frame, inp_dim)
    print(img, orig_im, dim)    
    im_dim = torch.FloatTensor(dim).repeat(1,2)                        
    print('MIDDLE')
    if CUDA:
        im_dim = im_dim.cuda()
        img = img.cuda()

    with torch.no_grad():   
        output = model(Variable(img), CUDA)
    output = write_results(output, confidence, num_classes, nms = True, nms_conf = nms_thesh)

    im_dim = im_dim.repeat(output.size(0), 1)
    scaling_factor = torch.min(inp_dim/im_dim,1)[0].view(-1,1)

    output[:,[1,3]] -= (inp_dim - scaling_factor*im_dim[:,0].view(-1,1))/2
    output[:,[2,4]] -= (inp_dim - scaling_factor*im_dim[:,1].view(-1,1))/2

    output[:,1:5] /= scaling_factor

    for i in range(output.shape[0]):
        output[i, [1,3]] = torch.clamp(output[i, [1,3]], 0.0, im_dim[i,0])
        output[i, [2,4]] = torch.clamp(output[i, [2,4]], 0.0, im_dim[i,1])

    for x in enumerate(output):
        write(x[1], orig_im)

    print('DONE')
    cv2.imshow('frame1',orig_im)
    return orig_im

Это действительная функция 

time_interval = 15
processes0 = []
processes1 = []
start_time1 = time.time()
frames = 0
start = time.time()
selection_setter = 0 
while cap.isOpened():

        ret, frame = cap.read()
        if ret:

            current_time = time.time()
            time_difference = current_time - start_time1
            process_selector = (int(time_difference)//time_interval)%2

            # odd
            if process_selector == 1:
                selection_setter = 2
            elif process_selector == 0:
                selection_setter = 1

            print('process_selector ',process_selector)
            print('selection_setter ',selection_setter)
            if selection_setter == 1:

                try:
                    if processes1:
                        for process in processes1:
                            process.join()
                    p = Process(target=yolo_detect1, args=(torch,CUDA,inp_dim,frame,confidence,num_classes,frames,nms_thesh))
                    processes0.append(p)
                    p.start()
                except Exception as e:
                    print(traceback.format_exc())

            elif selection_setter == 2:
                if processes0:
                    for process in processes0:
                        process.join()

                p = Process(target=yolo_detect2, args=(torch,CUDA,inp_dim,frame,confidence,num_classes,frames,nms_thesh))
                processes1.append(p)
                p.start()

            # yolo_result = yolo_detect(frame,confidence,num_classes,frames,nms_thesh)
            # list(map(lambda x: write(x, orig_im), output))

            # cv2.imshow("frame", yolo_result)
            key = cv2.waitKey(1)
            if key & 0xFF == ord('q'):
                break
            frames += 1
            # print("FPS of the video is {:5.2f}".format( frames / (time.time() - start)))

        else:
            break

Код останавливается без предупреждения, я попытался выяснить, где код застрял

Я изменил это prep_image , чтобы точно знать, в чем именно проблема 

def prep_image(img, inp_dim):
    """
    Prepare image for inputting to the neural network. 

    Returns a Variable 
    """
    print('PREP IMAGE')
    try:
        orig_im = img
        dim = orig_im.shape[1], orig_im.shape[0]
        print('HERE1')
        img = (letterbox_image(orig_im, (inp_dim, inp_dim)))
        print('HERE2')
        img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)).copy()
        print('HERE3')
        img_ = torch.from_numpy(img_).float().div(255.0).unsqueeze(0)
        print('HERE4')
        print('RETURN VALUES')
        return img_, orig_im, dim
    except Exception:
        print(traceback.format_exc())

Но это все выходные данные кода, и он застревает 

process_selector  0
selection_setter  1
STARTED
PREP IMAGE
HERE1
HERE2
HERE3
process_selector  0
selection_setter  1
STARTED
PREP IMAGE
HERE1
HERE2
HERE3

Функция застревает в этой строке img_ = torch.from_numpy(img_).float().div(255.0).unsqueeze(0) внутри prep_image

...