使用 python 读取一个保存在本地硬盘上的视频文件，视频文件的编码方式是使用的原始的 rgba 格式写入的，即无压缩的原始视频文件。最开始直接使用 python 对读取到的文件数据进行处理，然后显示在 matplotlib 窗口上，后来发现视频播放的速度比同样的处理逻辑的 c++ 代码慢了很多，尝试了不同的方法，最终实现了在 python 中读取并显示视频文件，帧率能够达到 120 fps 以上。
读取一帧图片数据并显示在窗口上
最简单的方法是直接在 python 中读取文件，然后逐像素的分配 rgb 值到窗口中，最开始使用的是 matplotlib 的 pyplot 组件。
一些用到的常量：
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file_name = "i:/video.dat"width = 2096height = 150channels = 4pack_size = width * height * channels |
每帧图片的宽度是 2096 个像素，高度是 150 个像素，channels 指的是 rgba 四个通道，因此 pack_size 的大小就是一副图片占用空间的字节数。
首先需要读取文件。由于视频编码没有任何压缩处理，大概 70s 的视频（每帧约占 1.2m 空间，每秒 60 帧）占用达 4gb 的空间，所以我们不能直接将整个文件读取到内存中，借助 python functools 提供的 partial 方法，我们可以每次从文件中读取一小部分数据，将 partial 用 iter 包装起来，变成可迭代的对象，每次读取一帧图片后，使用 next 读取下一帧的数据，接下来先用这个方法将保存在文件中的一帧数据读取显示在窗口中。
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with open( file, 'rb') as f: e1 = cv.gettickcount() records = iter( partial( f.read, pack_size), b'' ) # 生成一个 iterator frame = next( records ) # 读取一帧数据 img = np.zeros( ( height, width, channels ), dtype = np.uint8) for y in range(0, height): for x in range( 0, width ): pos = (y * width + x) * channels for i in range( 0, channels - 1 ): img[y][x][i] = frame[ pos + i ] img[y][x][3] = 255 plt.imshow( img ) plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0) plt.xticks([]) plt.yticks([]) e2 = cv.gettickcount() elapsed = ( e2 - e1 ) / cv.gettickfrequency() print("time used: ", elapsed ) plt.show() |
需要说明的是，在保存文件时第 4 个通道保存的是透明度，因此值为 0，但在 matplotlib （包括 opencv）的窗口中显示时第 4 个通道保存的一般是不透明度。我将第 4 个通道直接赋值成 255，以便能够正常显示图片。
这样就可以在我们的窗口中显示一张图片了，不过由于图片的宽长比不协调，使用 matplotlib 绘制出来的窗口必须要缩放到很大才可以让图片显示的比较清楚。
为了方便稍后的性能比较，这里统一使用 opencv 提供的 gettickcount 方法测量用时。可以从控制台中看到显示一张图片，从读取文件到最终显示大概要用 1.21s 的时间。如果我们只测量三层嵌套循环的用时，可以发现有 0.8s 的时间都浪费在循环上了。
读取并显示一帧图片用时 1.21s
在处理循环上用时 0.8s
约百万级别的循环处理，同样的代码放在 c++ 里面性能完全没有问题，在 python 中执行起来就不一样了。在 python 中这样的处理速度最多就 1.2 fps。我们暂时不考虑其他方法进行优化，而是将多帧图片动态的显示在窗口上，达到播放视频的效果。
连续读取图片并显示
这时我们继续读取文件并显示在窗口上，为了能够动态的显示图片，我们可以使用 matplotlib.animation 动态显示图片，之前的程序需要进行相应的改动:
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fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)try: img = np.zeros( ( height, width, channels ), dtype = np.uint8) f = open( file_name, 'rb' ) records = iter( partial( f.read, pack_size ), b'' ) def animatefromdata(i): e1 = cv.gettickcount() frame = next( records ) # drop a line data for y in range( 0, height ): for x in range( 0, width ): pos = (y * width + x) * channels for i in range( 0, channels - 1 ): img[y][x][i] = frame[ pos + i] img[y][x][3] = 255 ax1.clear() ax1.imshow( img ) e2 = cv.gettickcount() elapsed = ( e2 - e1 ) / cv.gettickfrequency() print( "fps: %.2f, used time: %.3f" % (1 / elapsed, elapsed )) a = animation.funcanimation( fig, animatefromdata, interval=30 ) # 这里不要省略掉 a = 这个赋值操作 plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()except stopiteration: passfinally: f.close() |
和第 1 部分稍有不同的是，我们显示每帧图片的代码是在 animatefromdata 函数中执行的，使用 matplotlib.animation.funcanimation 函数循环读取每帧数据（给这个函数传递的 interval = 30 这个没有作用，因为处理速度跟不上）。另外值得注意的是不要省略掉 a = animation.funcanimation( fig, animatefromdata, interval=30 ) 这一行的赋值操作，虽然不太清楚原理，但是当我把 a = 删掉的时候，程序莫名的无法正常工作了。
控制台中显示的处理速度：
由于对 matplotlib 的了解不多，最开始我以为是 matplotlib 显示图像过慢导致了帧率上不去，打印出代码的用时后发现不是 matplotlib 的问题。因此我也使用了 pyqt5 对图像进行显示，结果依然是 1~2 帧的处理速度。因为只是换用了 qt 的界面进行显示，逻辑处理的代码依然沿用的 matplotlib.animation 提供的方法，所以并没有本质上的区别。这段用 qt 显示图片的代码来自于 github matplotlib issue，我对其进行了一些适配。
使用 numpy 的数组处理 api
我们知道，显示图片这么慢的原因就是在于 python 处理 2096 * 150 这个两层循环占用了大量时间。接下来我们换用一种 numpy 的 reshape 方法将文件中的像素数据读取到内存中。注意 reshape 方法接收一个 ndarray 对象。我这种每帧数据创造一个 ndarray 数组的方法可能会存在内存泄漏的风险，实际上可以调用一个 ndarray 数组对象的 reshape 方法。这里不再深究。
重新定义一个用于动态显示图片的函数 optanimatefromdata，将其作为参数传递个 funcanimation：
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def optanimatefromdata(i): e1 = cv.gettickcount() frame = next( records ) # one image data img = np.reshape( np.array( list( frame ), dtype = np.uint8 ), ( height, width, channels ) ) img[ : , : , 3] = 255 ax1.clear() ax1.imshow( img ) e2 = cv.gettickcount() elapsed = ( e2 - e1 ) / cv.gettickfrequency() print( "fps: %.2f, used time: %.3f" % (1 / elapsed, elapsed ))a = animation.funcanimation( fig, optanimatefromdata, interval=30 ) |
效果如下，可以看到使用 numpy 的 reshape 方法后，处理用时大幅减少，帧率可以达到 8~9 帧。然而经过优化后的处理速度仍然是比较慢的：
优化过的代码执行结果
使用 numpy 提供的 memmap
在用 python 进行机器学习的过程中，发现如果完全使用 python 的话，很多运算量大的程序也是可以跑的起来的，所以我确信可以用 python 解决我的这个问题。在我不懈努力下找到 numpy 提供的 memmap api，这个 api 以数组的方式建立硬盘文件到内存的映射，使用这个 api 后程序就简单一些了：
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cv.namedwindow("file")count = 0start = time.time()try: number = 1 while true: e1 = cv.gettickcount() img = np.memmap(filename=file_name, dtype=np.uint8, shape=shape, mode="r+", offset=count ) count += pack_size cv.imshow( "file", img ) e2 = cv.gettickcount() elapsed = ( e2 - e1 ) / cv.gettickfrequency() print("fps: %.2f used time: %.3f" % (number / elapsed, elapsed )) key = cv.waitkey(20) if key == 27: # exit on esc breakexcept stopiteration: passfinally: end = time.time() print( 'file data read: {:.2f}gb'.format( count / 1024 / 1024 / 1024), ' time used: {:.2f}s'.format( end - start ) ) cv.destroyallwindows() |
将 memmap 读取到的数据 img 直接显示在窗口中 cv.imshow( "file", img)，每一帧打印出显示该帧所用的时间，最后显示总的时间和读取到的数据大小：
执行效率最高的结果
读取速度非常快，每帧用时只需几毫秒。这样的处理速度完全可以满足 60fps 的需求。
总结
python 语言写程序非常方便，但是原生的 python 代码执行效率确实不如 c++，当然了，比 js 还是要快一些。使用 python 开发一些性能要求高的程序时，要么使用 numpy 这样的库，要么自己编写一个 c 语言库供 python 调用。在实验过程中，我还使用 flask 读取文件后以流的形式发送的浏览器，让浏览器中的 js 文件进行显示，不过同样存在着很严重的性能问题和内存泄漏问题。这个过程留到之后再讲。
本文中的相应代码可以在 github 上查看。
reference
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原文链接：https://www.cnblogs.com/brifuture/p/10116553.html
