Я хотел бы запустить непрерывный поток с PiCamera на Raspberry Pi 3, а также выполнять другие вычисления параллельно с этим потоком.
Мне нужно только взять из этого потока (процесса) объект, который он обнаружил. Я опубликую здесь код, который у меня есть. Он не входит в функцию computation(). Он просто запускает камеру, обнаруживает объекты и остается в этом процессе.
Я пытался использовать модуль multiprocessing из Python, но, похоже, он не работает.
def startRecord():
frame_rate_calc = 1
freq = cv2.getTickFrequency()
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
camera = PiCamera()
camera.resolution = (IM_WIDTH, IM_HEIGHT)
camera.framerate = 10
camera.vflip = True
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(IM_WIDTH, IM_HEIGHT))
rawCapture.truncate(0)
for frame1 in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
object_detected = "none"
t1 = cv2.getTickCount()
# Acquire frame and expand frame dimensions to have shape: [1, None, None, 3]
# i.e. a single-column array, where each item in the column has the pixel RGB value
frame = np.copy(frame1.array)
frame.setflags(write=1)
frame_expanded = np.expand_dims(frame, axis=0)
# Perform the actual detection by running the model with the image as input
(boxes, scores, classes, num) = sess.run(
[detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
feed_dict={image_tensor: frame_expanded})
# Draw the results of the detection (aka 'visualize the results')
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
frame,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
line_thickness=8,
min_score_thresh=0.40)
if classes[0][0] == 1 and scores[0][0] > 0.98:
object_detected = "circle"
elif classes[0][0] == 2 and scores[0][0] > 0.98:
object_detected = "donnut"
elif classes[0][0] == 3 and scores[0][0] > 0.98:
object_detected = "square"
elif classes[0][0] == 4 and scores[0][0] > 0.98:
object_detected = "alphabot"
cv2.putText(frame, "FPS: {0:.2f}".format(frame_rate_calc), (30, 50), font, 1, (255, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
# All the results have been drawn on the frame, so it's time to display it.
cv2.imshow('Object detector', frame)
t2 = cv2.getTickCount()
time1 = (t2 - t1) / freq
frame_rate_calc = 1 / time1
# Press 'q' to quit
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
rawCapture.truncate(0)
camera.close()
def computation():
print("OUTSIDE OF CAPTURE")
print(object_detected)
### Picamera ###
if camera_type == 'picamera':
# Initialize Picamera and grab reference to the raw capture
p1 = Process(target=startRecord())
p2 = Process(target=computation())
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()