opencv画面卡顿问题

针对opencv画面卡顿问题，可以尝试以下解决方案：
1. 将设置MJPG的地方挪到最后，将设置采集模式放到最后，这种方法可以解决卡顿问题，但具体引起卡顿的问题还未找到。
2. 通常设置MJPG的方式是在代码中加入以下设置，但是在2K以下还能平稳顺滑输出视频流，但是超过2K以后的分辨率，就会严重卡顿：

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,480))

3. 可以尝试调整帧率和分辨率，减小视频的大小，从而减少卡顿的问题。

相关问题

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。

opencv打开摄像头卡顿

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛用于计算机视觉任务的库，包括处理视频流和图像数据。当使用OpenCV打开摄像头并实时显示画面时，如果遇到卡顿，可能是由于以下几个原因：

1. **硬件限制**：如果你的计算机性能不足，如CPU过老、内存小或者显卡驱动不匹配，都可能导致处理视频帧的速度跟不上摄像头的输出速率。

2. **编码解码**：OpenCV通常会捕获到原始YUV或RGB等未经优化的视频数据，对这类高分辨率或高质量视频进行解码和显示可能会占用大量资源。

3. **线程同步**：如果在多线程环境中操作，如果没有做好适当的锁管理，可能会造成数据竞争，影响程序的流畅度。

4. **I/O瓶颈**：摄像头的数据传输速度可能超过了系统的读取能力，造成缓冲区溢出或频繁的磁盘IO。

5. **代码效率**：如果代码中存在不必要的计算或者没有充分利用多核处理器，也可能导致性能下降。

解决方法：
- 检查和升级硬件，尤其是内存和显卡。
- 使用更轻量级的视频编码格式，减少数据量。
- 优化代码，避免无谓的计算，合理调度多线程。
- 调整摄像头设置，降低分辨率或帧率。
- 如果是在实时应用中，考虑使用OpenCV的VideoWriter函数，将视频流写入文件而不是直接显示，再回放文件。