Как избавиться от огромной задержки opencv на пк без видеокарты?

Question

[eegmak]

подключаюсь к ip-камере так:

url='rtsp://192.168.1.80:8080/h264_ulaw.sdp'
cap = cv2.VideoCapture(url)

и в бесконечном цикле

ret, frame = cap.read()
crop_frame = frame[5:220, 5:220]

использую эту функцию для доминирующего цвета над crop_frame:

def unique_count_app(a):
    colors, count = np.unique(a.reshape(-1,a.shape[-1]), axis=0, return_counts=True)
    return colors[count.argmax()]

Установил разрешение камеры 320/240 всё равно огромная задержка.
Функция нампай действительно считает доминирующий цвет?
Можно обрабатывать не все кадры подряд с потока ip камеры, а пропускать половину и брать только реалтайм кадры?
Необходимо фпс хотяб 1 кадр в секунду, как избавиться от задержки?

Answer 1

[U235U235]

А можно ли в вашей задаче вместо доминирующего цвета использовать средний? Это все бы сильно упростило.

Comments

[eegmak]

была задача откалибровать led-панель, в плеймаркете обнаружилось приложение "цветовая пипетка" используя которую пришел к выводу, что цвет led-панели отраженный от обоев и приходящий в камеру смартфона вызывает сильное изменение массива rgb точек цветового пятна в зависимости от угла фотообъектива, и да использование вычисление среднего цвета будет возможно быстрее, предложите самую быструю реализацию, приведу результаты по скорости на оборудовании без gpu)

[U235U235]

для среднего: cv2.mean()
А если вам нужен самый насыщенный цвет, то переводите в HSV (HSB) , ищите координаты максимума в канале S функцией minMaxLoc() и смотрите RGB цвет по этим координатам в исходной картинке.