目前已经知道,在需要并发执行任务的时候,需要使用多线程或者多进程;如果是IO密集型任务,使用多线程,如果是CPU密集型任务,使用多进程;但问题是,经常我们会遇到一种情况就是:需要被执行的任务既有IO操作,又有计算操作,那么这种情况下,已经无法 直观的判断任务是IO操作的多还是计算操作的多了; 所以,在开始并发任务之前,可以先进行测试,看看是使用多线程还是多进程所用的时间少,那个少就用那个 python 多进程模块multiprocessing,提供了多进程的进程池和多线程的线程池,辅助我们进行测

1.读取视频man.avi, 报错. 我的视频和文件在同一目录下. #coding=utf-8 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('man.avi') while(cap.isOpened()): # 从摄像头读取一帧,ret是表明成功与否 ret, frame = cap.read() if ret: #处理得到的帧,这里将其翻转 frame = cv2.flip(frame,0) cv2.imshow('frame',f

python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程 并行与并发 同步与异步 阻塞与非阻塞 CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换

Python GIL(Global Interpreter Lock(全局解释器锁)) 1:进程里面多个线程,线程 共享A=10 2:Python解释器,A改完值之后会传回进程容器,为了防止A和B同时修改A的值引起的错误,加入锁,能保证A修改时,B和C不能修改 3:通过C语言调用底层命令与操作系统进行交互,然后OS再和硬件进行交互 什么是CPU密集型.IO密集型 IO密集型(I/O bound): 指的是系统的CPU性能相对硬盘.内存要好很多,此时,系统运作,大部分状况是CPU在等IO(硬盘/内

引用 import cv2 import numpy 创建摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture("videoTest/test1.mp4") #参数为视频文件目录 逐帧显示实现视频播放 while 1: ret, frame = cap.read() #读取 cv2.imshow("capture", frame) #显示 if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord('q'): #按q退出 break 释放摄像头对

CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU

CPU密集型 CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU bound的程序.

CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU

CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU

你对Python 多线程有所了解的话.那么你对python 多线程在单cpu意义上的多线程与多cpu上的多线程有着本质的区别,如果你对Python 多线程的相关知识想有更多的了解,你就可以浏览我们的文章. Python多线程是单cpu意义上的多线程,它和多cpu上的多线程有着本质的区别. 单cpu多线程:并发 多cpu多线程:并行内部包含并发 在Python 多线程当中,存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)的东西,直译就是全局解释器锁.它的作用在于让同一时刻只能有一

前言:之前一直用的是python(x,y),但是发现在使用opencv时容易出现一些pythonw.exe停止工作的问题.后来发现自己的操作系统是64位的,却安装了32位的python(x,y),虽然在此之前已经安装好theano.opencv等封装好的库,但是花了一下午时间没有解决之前出现的问题,治标不治本.因此,果断放弃治疗,选择Opecv + Anaconda .Anaconda Python 是 Python 科学技术包的合集,功能和 Python(x,y) 类似.它是新起之秀,已更新多

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

Python 读取图像文件的性能对比 使用 Python 读取一个保存在本地硬盘上的视频文件,视频文件的编码方式是使用的原始的 RGBA 格式写入的,即无压缩的原始视频文件.最开始直接使用 Python 对读取到的文件数据进行处理,然后显示在 Matplotlib 窗口上,后来发现视频播放的速度比同样的处理逻辑的 C++ 代码慢了很多,尝试了不同的方法,最终实现了在 Python 中读取并显示视频文件,帧率能够达到 120 FPS 以上. 读取一帧图片数据并显示在窗口上 最简单的方法是直接在 P

孤荷凌寒自学python第五十二天初次尝试使用python读取Firebase数据库中记录 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天继续研究Firebase数据库,利用google免费提供的这个数据库服务,今天主要尝试使用firebase_admin模块来连接firebase数据库. 获得成功. 一.简单总结下今天对firebase_admin模块对象的学习 (一)要通过firebase_admin模块连接到firebase数据库,那么必须要拥有一个从firebase网站上自己的数据库的[用

[原创]使用python对视频/音频文件进行详细信息采集,并进行去重操作 转载请注明出处 一.关于为什么用pymediainfo以及pymediainfo的安装 使用python对视频/音频文件进行详细信息采集,并进行去重操作的核心是使用pymediainfo这个库 之前本人一直在试着用moviepy库中的VideoFileClip来获取视频/音频文件的详细信息,但效果不理想,一直报错根本无法解决. 直到本人发现了pymediainfo这个库,问题才得到解决(pymediainfo可以获取极其详

一.简要说明 简述:本文主要展示将视频转成ASCII符号形式展示出来,带音频. 运行环境:Win10/Python3.5. 主要模块: PIL.numpy.shutil. [PIL]: 图像处理 [numpy]: 矩阵形式读取图片数据 *[shutil]: 删除目录 注意点:ffmpeg.exe(视频处理) 可以自行网上下载. 本文主要参考:Python将视频转换为全字符视频(含音频) 二.简单分析   在网上看到转成字符形式的视频,感觉挺有趣的,于是查阅相关资料,开始实现一下.基本思路:主要使

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 对于带Logo(如抖音Logo.电视台标)的视频,有三种方案进行Logo消除: 直接将对应区域用对应图像替换: 直接将对应区域模糊化: 通过变换将要去除部分进行填充. 其中: 方法1又可以使用三种方法,一是使用某固定图像替换.二是截取视频某帧的一部分图像替换.三是用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域,其中固定图像替换最简单,下面就不展开介绍:截取视频某帧的一部分图像比较简单,用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域最复杂: 方法2可

在工作中经常要用到python操作excel,比如笔者公司中一个人事MM在发工资单的时候,需要从几百行的excel表中逐条的粘出信息,然后逐个的发送到员工的邮箱中.人事MM对此事不胜其烦,终于在某天请我吃了一碗烩面,于是我给她编写了一个小工具,用python程序读出excel的信息,然后自动发送到员工邮箱中.本着开源分享的原则,我把代码贴出来供有需要的人使用,因为发邮件的部分读取的是公司邮箱的通讯录,所以对程序进行了阉割,只贴出读取excle的部分.如果你用的是类似126或腾讯企业邮箱之类的公共

视频的处理和图片的处理类似,只不过视频处理需要连续处理一系列图片. 一般有两种视频源,一种是直接从硬盘加载视频,另一种是获取摄像头视频. 0x00. 本地读取视频 核心函数: cv.CaptureFromFile() 代码示例: import cv2.cv as cv capture = cv.CaptureFromFile('myvideo.avi') nbFrames = int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUN