PythonとOpenCVを使用したマルチスレッド画像処理

PythonとOpenCVを使用して、マルチスレッドで画像処理を行う方法を紹介します。この記事では、画像の読み込みと処理を別々のスレッドで行うことで、効率的な画像処理を実現します。

マルチスレッドの利用

Pythonでは、threadingモジュールを使用してマルチスレッドのプログラムを作成することができます。以下に、マルチスレッドを使用して画像の読み込みと処理を行う基本的なコードを示します。

import threading
import queue
import cv2

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)

# フレーム共用のキュー
q_frames = queue.Queue()

def frame_update():
    '''画像取込'''
    while True:
        # カメラ画像の取得
        _, frame = cap.read()

        # 取得した画像をキューに追加
        q_frames.put(frame)

# 画像取り込みスレッドの作成
thread = threading.Thread(target=frame_update, daemon=True)

# スレッドの開始
thread.start()

# 画像表示用スレッド
while True:
    frame = q_frames.get()  # queueが空の場合、キューに何か入るまで、スレッドをブロックする。
    cv2.imshow("Image", frame)

    # キーを押すとループを終了する
    if cv2.waitKey(1) > 0:
        break

# カメラを閉じる
cap.release()

# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

このコードでは、frame_update関数で画像の読み込みを行い、読み込んだ画像をキューに追加しています。そして、メインスレッドでキューから画像を取得し、画像を表示しています。これにより、画像の読み込みと表示が同時に行われ、効率的な画像処理が可能になります。

まとめ

PythonとOpenCVを使用して、マルチスレッドで画像処理を行う方法を紹介しました。この方法を使用することで、画像の読み込みと処理を同時に行うことができ、効率的な画像処理を実現することができます。