python - 如何减少获取帧时的CPU使用率

Question

我正在一个项目中，我需要使用20个摄像机来执行操作。我的问题是，当我使用opencv拍摄多于4个摄像机时，cpu使用率超过90％。
如何增加摄像机数量，以降低CPU使用率？
例如，我正在考虑使用vlc读取框架，但不知道如何实现它们。
我的系统信息是:cpu 9700k core i7，gpu nvidia 1080 ti，32gb ram。

     import cv2
     Cap = cv2.VideoCapture("rtsp example...")
     while True:
              ret,frame=cap.read()
              cv2.imshow("frame",frame)

这是捕获一台摄像机的示例，并且我将另一实例用于其他摄像机。
实际上，我正在使用IP摄像机检索rtsp流(opencv库)并将我的深度学习算法应用于这些帧的面部识别系统。我上面列出的服务器系统只能有4个摄像机，并且不能超过cpu的使用情况允许添加摄像机。
我的第一个问题是如何以合理的fps有效地增加摄像机数量
第二个问题是如何为这些类型的项目选择合适的硬件？

Answer 1

我通过直接使用FFmpeg读取帧来使其更快。可能会有更好的方法来做到这一点，但这是一个批准。我假设您已经以不同的方式启动了视频捕获，对吗？否则，这也是明智的一步。

import numpy
from multiprocessing import Process
from subprocess import Popen, PIPE
import cv2

class ffmpeg_videocapture:
    def __init__(self, stream, width=640, height=360, scale=1, fps=15):
        self.command = 'ffmpeg -rtsp_transport udp -i {i} -pix_fmt bgr24 -s {w}x{h} -vcodec rawvideo ' \
                       '-an -sn -r {fps} -f image2pipe pipe:1'

        self.stream = stream
        self.width = width
        self.height = height
        self.scale = scale
        self.fps = fps

        self.errors = []
        self.start()

    def start(self):
        width = int(self.width * self.scale)
        height = int(self.height * self.scale)
        command = self.command.format(i=self.stream, w=width, h=height, fps=self.fps)
        self.capture = Popen(command.split(' '), stdout=PIPE, stderr=PIPE, bufsize=10 ** 8)

    def read(self):
        width = int(self.width * self.scale)
        height = int(self.height * self.scale)
        raw_image = self.capture.stdout.read(width * height * 3)

        frame = numpy.fromstring(raw_image, dtype='uint8')
        frame = frame.reshape((height, width, 3))

        self.capture.stdout.flush()

        return frame is not None, frame

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.capture.terminate()


def single_camera(rtsp_stream):
    cap = ffmpeg_videocapture(rtsp_stream)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        cv2.imshow("frame", frame)

if __name__ == "__main__":
    rtsp_stream_list = [
        "rtsp_stream_1",
        "rtsp_stream_2",
        "etc...",
    ]

    for rtsp_stream in rtsp_stream_list:
        t = Process(target=single_camera, args=(rtsp_stream,))
        t.start()