树莓派opencv视频卡顿

### 解决树莓派上使用 OpenCV 进行视频处理时出现的卡顿问题

当在 Raspberry Pi 上利用 OpenCV 处理视频流时遇到延迟或卡顿现象，可以尝试优化输入源配置以及调整图像分辨率来改善性能。对于硬件资源有限的小型设备而言，降低帧率和解析度能够有效减少计算负担并提高流畅度。

针对此情况的一个解决方案是在读取摄像头数据前设置合理的参数：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置捕获属性以适应低功耗平台的需求
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)    # 宽度设为较低值
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)   # 高度同样保持较小尺寸
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15)             # 减少每秒传输帧数至合理范围

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    flipped_frame = cv2.flip(frame, 0)     # 垂直翻转画面以便于查看
    cv2.imshow('Video Stream', flipped_frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

上述代码通过 `set` 方法修改了摄像机捕捉到的画面大小与刷新频率，在不影响视觉效果的前提下尽可能降低了系统负载[^1]。

另外值得注意的是，Raspberry Pi 的 GPU 可以为某些特定操作提供加速支持；因此也可以考虑启用 GStreamer 或者其他多媒体框架来进行更高效的媒体流管理。