多进程+队列（只缓存4帧）实现获取摄像头实时视频帧与paddleocr对实时帧字符识别，写出python代码

好的，以下是一个简单的示例代码，实现了使用OpenCV获取摄像头实时视频帧，并将每一帧的图片转换为字符，然后使用PaddleOCR对其进行OCR识别。

import cv2
import multiprocessing as mp
from queue import Queue
import paddleocr

# 初始化PaddleOCR
ocr = paddleocr.OCR()

# 定义获取视频帧的进程
def video_capture_func(input_q):
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        if input_q.qsize() < 4:
            input_q.put(frame)
        else:
            try:
                input_q.get_nowait()
                input_q.put(frame)
            except:
                pass
    cap.release()

# 定义对每一帧图像进行OCR识别的进程
def ocr_func(input_q):
    while True:
        frame = input_q.get()
        if frame is None:
            break
        result = ocr.ocr(frame)
        print(result)

# 主函数
def main():
    input_q = Queue(maxsize=4)
    video_capture_process = mp.Process(target=video_capture_func, args=(input_q,))
    ocr_process = mp.Process(target=ocr_func, args=(input_q,))
    video_capture_process.start()
    ocr_process.start()
    video_capture_process.join()
    input_q.put(None)
    ocr_process.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例代码中，我们使用了两个进程，一个用于获取摄像头的实时视频帧，另一个用于对每一帧图像进行OCR识别。我们使用了一个最大容量为4的队列来存储获取到的最新的4帧图像，以确保我们只对最新的图像进行OCR识别。同时，我们使用了PaddleOCR来进行OCR识别，可以根据需要更换为其他OCR识别库。