cv2.imwrite慢

cv2.imwrite 慢的原因可能有很多，以下是一些可能的原因和解决方法：

1. 图片尺寸过大：如果图片尺寸过大，那么写入磁盘的时间就会很长。可以尝试将图片缩小到合适的尺寸再写入磁盘。

2. 硬盘读写速度慢：如果硬盘读写速度慢，那么写入磁盘的时间也会很长。可以尝试更换硬盘或者使用 SSD 等更快的存储设备。

3. 写入格式不合适：如果写入的格式不合适，那么写入磁盘的时间也会很长。可以尝试使用更合适的格式，比如 JPEG、PNG 等。

4. 写入路径不合适：如果写入路径不合适，比如写入到网络共享文件夹或者远程服务器等，那么写入磁盘的时间也会很长。可以尝试将图片写入本地磁盘。

相关问题

python使用opencv的GPU版本cv2.cudacodec.createVideoReader快速读取视频，并且将读取的图片保存到文件夹中

好的，我来解答你的问题。

首先，要使用GPU版本的OpenCV，需要确保你的电脑上已经安装了CUDA和cuDNN。如果没有安装，可以去NVIDIA官网下载安装。

接下来，你需要在Python中安装OpenCV的GPU版本，可以使用以下命令：

pip install opencv-python-headless

然后，你可以使用以下代码来读取视频并将读取的图片保存到文件夹中：

import cv2
import os

# 打开视频
reader = cv2.cudacodec.createVideoReader('video.mp4')

# 获取视频的帧率和总帧数
fps = reader.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
total_frames = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 创建保存图片的文件夹
if not os.path.exists('frames'):
    os.makedirs('frames')

for i in range(total_frames):
    # 读取一帧
    frame = reader.get()

    # 将帧保存到文件夹中
    cv2.imwrite(f'frames/{i}.jpg', frame)

    # 显示进度
    print(f'Processed frame {i}/{total_frames}')

# 关闭视频
reader.release()

这段代码会从文件夹中读取名为'video.mp4'的视频文件，并将视频中的每一帧保存为.jpg格式的图片，保存在'frames'文件夹中。同时，代码会打印出每一帧的处理进度，以便你可以了解处理的进展情况。

注意，这段代码使用了cv2.cudacodec.createVideoReader函数来读取视频，这是OpenCV的GPU版本才有的函数。如果你使用的是普通的OpenCV版本，可以将该函数替换为cv2.VideoCapture函数，但是速度会比GPU版本慢很多。