Python多进程opencv

前几天遇到了一个问题，利用opencv程序调取rtsp视频流，因为处理程序要消耗的CPU时间过于长，VideoCapture的read是按帧读取，所以经常导致内存溢出，延时还高得出奇。

所以想到是不是可以利用多进程把读取视频和处理视频分开，这样就可以消除因处理图片所导致的延迟。

所用库

multiprocessing

gc

opencv-python

os

实现方法

一开始是想用多线程，但是因为GIL的存在，像实时处理视频这样的CPU密集型任务多线程等于没用。然后就选择了多进程。

然后要考虑怎样在两个进程中传参的问题:

multiprocessing中有Quaue、SimpleQuaue等进程间传参类，还有Manager这个大管家。

Quaue这一类都是严格的数据结构队列类型

Manager比较特殊，它提供了可以在进程间传递的列表、字典等python原生类型

还要考虑怎样才能达到处理进程可以在读取进程中得到最新的一帧:

其实VideoCapture是一个天生的队列，先进先出。如果要达到实时获得最新帧的目的，就需要栈来存储视频帧，而不是队列。

这样的话，Quaue这一大类就都没有可能了，肯定不能用它来传参。

提到栈突然想到了python的列表，它的append和pop操作完全可以当”不严格“的栈来用。所以顺理成章地multiprocessing.Manager.list就是最好的进程间传参类型。

再就是传参栈自动清理的问题，压栈频率肯定是要比出栈频率高的，时间一长就会在栈中积累大量无法出栈的视频帧&#x