使用 Python 并行获取图像并异步保存它们

Question

这是一个关于并发/并行性的更普遍的问题，但由于我在这些主题上没有太多经验，所以我专门针对我的用例提出问题。

我的 PC 中插入了两个摄像头。我可以通过 SDK（在我的例子中为 PySpin）控制它们。我使用这个简化的循环获取并保存图像duration 秒：

count = 0
t_end = time.time() + duration
while time.time() < t_end:
    for cam in cameras:
        img_raw = cam.GetNextImage()
        img = img_raw.GetNDArray()
        cv2.imwrite('{}_img_{}.png'.format(device_name, count), img)
        img_raw.Release()
        count += 0

这里有两个问题：

1. 摄像头相互遮挡。假设第一台相机的曝光时间很长。其他相机需要等待这台相机拍摄图像。
2. 保存图像会减慢处理速度，理论上可能会减慢相机的帧速率。

我想做以下事情：相机应该并行拍摄图像，并且无论何时拍摄图像都应该保存图像，即当相机已经在获取下一张图像时。

正如我所说，我不熟悉并发/并行性，因此我真的不知道如何解决它。但是，我认为要解决第一个问题，我需要多处理/线程（并行），例如使用multiprocessing。但对于第二个问题，我需要一个使用 asyncio 的异步进程。

我在正确的道路上吗？如果是这样，我该如何实现？

Answer 1

非常通用的建议，没有任何代码，但可能值得一试：

建议实现三个线程

线程 1： 从相机 1 捕获原始图像并将 (raw_image, filename_to_save_as) 的元组添加到线程安全队列 (from queue import Queue)

线程 2： 从相机 2 捕获原始图像并将 (raw_image, filename_to_save_as) 的元组添加到线程安全队列 (from queue import Queue)

线程 3：处理队列并将每个原始图像保存在传递的文件名下。

请注意：您可能需要为队列添加最大大小以避免内存溢出，以防写入文件确实是您设置中的瓶颈

Answer 2

我可能迟到了，但我正在开发一个 Python 包，可以让你做到这一点。它仍在开发中，但如果您有兴趣，请查看：

https://github.com/jbhunt/parallel-pyspin

TLDR 是每台摄像机在其自己的进程上运行（通过多处理）。有些课程可以处理设置主摄像头和辅助摄像头的所有细节。您只需要知道相机的序列号，而且您必须按照以下说明设置物理触发器：

https://www.flir.com/support-center/iis/machine-vision/application-note/configuring-synchronized-capture-with-multiple-cameras

随意贡献:)