用OpenCV进行USB摄像头调用，并解决1080p下延迟卡顿问题的学习笔记

1. 加载摄像头

首先直接放上一段加载USB相机的例程供参考

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time     : 2023/5/16 10:22
# @Author   : Chenan_Wang
# @File     : cv_test.py
# @Project  : pad_det
# @Software : PyCharm
import cv2 as cv
if __name__ == "__main__":
    cap = cv.VideoCapture()
    cap.open(1, cv.CAP_DSHOW)       # 我这里0为电脑自带摄像头，1为外接相机
    while True:
        if not cap.isOpened():
            print('can not open camera')
            break
        ret, frame = cap.read()     # 读取图像
        if not ret:                 # 图像读取失败则直接进入下一次循环
            continue
        cv.namedWindow("cv_test")
        cv.imshow('cv_test', frame)
        my_key = cv.waitKey(1)
        # 按q退出循环，0xFF是为了排除一些功能键对q的ASCII码的影响
        if my_key & 0xFF == ord('q'):
            break
    #释放资源
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()

2. 高分辨率视频流延迟问题

摄像头成功加载出来，但是默认分辨率太低（我的相机支持的是1080p），通过如下代码设置分辨率和帧率：

cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)
cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 30)

此时分辨率是1080p了，但是延迟严重，在网上找了一堆方法，几乎都不可用！！！：

• 设置格式为MJPG：

cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))

无法解决问题，依然有延迟

• 开启多线程接受图像信息，依然无法解决问题，延迟依旧
• 发现修改为低分辨率的时候卡顿会降低，推测可能是由于分辨率太高导致的延迟现象，但是理论上来说这点算力对计算机是没影响的，结果在修改分辨率的时候突然问题就解决了

3. 延迟解决方案

设置分辨率的时候不要设置为1920x1080，改成1900x1080！，实际成像依然会匹配相机的1920x1080，保存的时候也是1920x1080

而且画面会和之前cv默认分辨率的帧率一样，及其流畅，几乎无延迟

具体啥原因就不知道了，希望有大佬可以解答一下~

下面放上完整代码供参考：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time     : 2023/5/16 10:22
# @Author   : Chenan_Wang
# @File     : cv_test.py
# @Project  : pad_det 
# @Software : PyCharm
import cv2 as cv
if __name__ == "__main__":
    cap = cv.VideoCapture()
    cap.open(1, cv.CAP_DSHOW)       # 我这里0为电脑自带摄像头，1为外接相机
    cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
    cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1900)      # 解决问题的关键！！！
    cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
    cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 30)
    while True:
        if not cap.isOpened():
            print('can not open camera')
            break
        ret, frame = cap.read()     # 读取图像
        if not ret:                 # 图像读取失败则直接进入下一次循环
            continue
        cv.namedWindow("cv_test")
        cv.imshow('cv_test', frame)
        my_key = cv.waitKey(1)
        # 按q退出循环，0xFF是为了排除一些功能键对q的ASCII码的影响
        if my_key & 0xFF == ord('q'):
            break
    #释放资源
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()