如何优化程序性能以便同时显示更多摄像头？

在优化程序性能以同时显示多个摄像头时，有几个关键点可以考虑：

1. **并发处理**：
使用多线程或多进程可以避免阻塞主线程。对于OpenCV，你可以创建一个单独的线程来处理每个摄像头的数据捕获和图像处理，而主窗口则负责更新显示。可以使用Python的`threading`或`multiprocessing`模块来实现。

import queue
import threading

def capture_video(camera_index, image_queue):
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    while True:
        grabbed, frame = cap.read()
        if grabbed:
            image_queue.put(frame)
        else:
            break
    cap.release()

def display_videos(image_queues):
    windows = []
    for i, image_queue in enumerate(image_queues):
        t = threading.Thread(target=capture_video, args=(i, image_queue))
        t.start()
        window = QMainWindow()
        # ...显示窗口和处理队列中的图像...
        windows.append(window)

# 创建摄像头图像队列
cameras_image_queues = [queue.Queue() for _ in range(num_cameras)]
display_videos(cameras_image_queues)

2. **内存管理**：
避免一次性加载所有摄像头的完整帧，尤其是当摄像头数量很大时。你可以只在需要时从队列中获取图像。

3. **硬件加速**：
如果有多台计算机，可以考虑分布式系统，将摄像头分配到不同的机器上，利用网络传输数据。

4. **限制显示分辨率**：
对于高分辨率的摄像头，降低预览窗口的分辨率可以减轻显卡负担。这可能会影响画质，但在资源有限的情况下是个权衡的选择。

5. **批量处理**：
可能的话，你可以使用OpenCV提供的批处理功能，一次处理多帧图像，然后分发给各个窗口。

记得定期检查系统的资源占用情况，确保不会因为过高的负载导致系统响应变慢。