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CSDN上好多人留言想要我上面程序的源碼，但是真的抱歉，由於種種原因我不能直接將這個代碼給大家。但我會利用大概幾節教程中詳細介紹如何實現視頻流的採集–實時檢測–顯示界面，並重新寫一個項目，並將代碼分享。
本節教程主要從思想上給大家分享項目是如何實現的。
在下一教程中，我將結合之前發過的教程《基於Keras搭建的SSD300目標檢測神經網絡》(沒學的趕快點進去學呀，哈哈)詳細介紹代碼實現，並將源代碼分享給大家。
1. 需求描述
項目要實現視頻流採集圖像，然後將圖像送入SSD300檢測，再將檢測結果繪製在採集到的圖像，最後將圖像在界面上顯示出來，同時界面要控制上述流程。
做之前需要了解的幾點注意事項：
(1) opencv中圖像保存在numpy.array類型的數組中，PyQt顯示控件無法直接使用，顯示opencv的圖像是需要轉換一下。
(2) 不同進程在內存上是隔離的，變量不能在進程間直接調用（也可以實現共享內存）。
(3) PyQt界面自己有一套信號傳遞處理循環機制來處理人機交互的命令，並且在一個GUI線程中完成。
(4) 基於keras+TensorFlow的模型預測需要在進程中執行，不能在線程中。
簡單的思考後我們可以畫出一個關係圖。
從上面看是不是太簡單了？真的這樣嗎？簡單實現一張圖片的檢測並顯示在界面裏是挺簡單的，但是我們的目標是不斷採集視頻流、檢測並在界面上顯示出來，因此重要的是上面紅線，如何通過界面控制採集檢測顯示出來（人機交互嘛，最基本的要可以點擊按鈕來控制檢測顯示開始結束吧？要不要界面幹什麼？）
2. 解決方案1
熟悉使用opencv + 幀循環的同學簡單思考一下就可以獲得一個最簡單的解決方案（如下圖）：點擊“開始”後直接創建幀循環獲取視頻圖像，再檢測，然後在顯示界面上，之後繼續進入下一循環，直到點擊“結束”改變條件跳出循環就行了呀。
簡直完美有沒有？但是實際這麼做的時候你就會發現如果把幀循環放在“開始”按鈕的響應函數裏，你的界面什麼也不會有，鼠標點擊後還在出現“程序無響應”，這是爲什麼呢？代碼搞錯了？並不是，這是界面“假死”了，現在回過頭去看看上面的注意事項(3)，這是因爲PyQt裏的“更新”機制是在執行你按鈕響應函數後，由它自己的機制去顯示你對控件外觀的改變（就是顯示你的圖片），而你的響應函數下有個循環呀~它在一直跑呀，所有這個按鈕響應函數根本沒有執行完呀，它怎麼會去執行更新顯示呢？
通常我們遇到這種需要長時間run的循環是單獨把它放在線程裏，這樣就不影響界面的GUI線程了，但是注意事項(4)怎麼說的？不行了吧？
那我放在進程裏，這個是可以了，但是需要把圖像採集的過程也放在這個進程裏，因爲注意事項(2)說進程之間的內存不共享。如果放在同一進程下，那對這個進程的控制會變得很複雜，新手（作者就是）有好多問題處理不好的，會越來越麻煩；如果放在不同的進程，那大量圖片數據通過進程通信是沒辦法的，雖然Python下也有進程共享內存處理方法，但涉及數據轉換，經測試耗時嚴重，不能實時，而且也很複雜。
我的處理方法是意外發現了這個函數
QApplication.processEvents()
這個函數可以實現強制GUI線程“立刻更新”你對界面控件作出的改變，只要在幀循環裏執行顯示後加上這一句就可以完美完成上面的需求。
進一步思考：上面的方案對於攝像頭現採集的視頻流進行檢測時，沒有什麼大的問題，只要你的計算機算力足夠，那麼實時顯示沒有問題（在英偉達750M上測試過基本流暢檢測顯示），但對於視頻文件而言問題就來了，如果你的電腦太快，畫面就是“加速播放”，因爲沒有控制幀率。
3. 解決方案2
強調：該方法尚未測試不知道是否可行。
這個方法主要就是爲了解決文件視頻流出現加速播放的問題（作者是窮鬼沒有好設備，沒遇到速度太快的問題，所以沒測試，嚶嚶嚶~）
基本想法就是用QTimer(計時器)來解決，計時器可以設置一個計時，只要時間到了就會給對應的槽函數發送一個信號來執行槽函數，然後重新計時，一直重複這個過程，直到計時器被停止，我們可以利用計時器來代替幀循環。
基本流程如下圖，點擊“開始”後，啓動計時器開始計時，時間（1/FPS 單位：s）一到就執行計時器槽函數（採集圖像–檢測–顯示）；結束時關閉計時器就好。
進一步思考：上面的方案如果可行就能解決檢測視頻時播放速度不對的問題，當然計時器的時間設計要考慮到預測耗時。對應算力有限的同學來說，無論是解決方案1還是解決方案2，基本面臨的情況是：畫面一幀一幀的卡過(簡直要把窮人逼瘋)，有些時候其實也不用每幀圖像都檢測呀~能不能隔一段時間檢測一下，實現流暢的播放視頻呢？畢竟咱沒泰坦呀。請閱讀解決方案3。
4. 解決方案3
強調：該方法已測試確認可行，放心操作。
這個方法主要就是“抽幀”檢測，跳過檢測時在播放顯示的那些幀，做到播放視頻與檢測並行運行。顯然這種方法要是將檢測結果顯示出來，那目標框就會在視頻中一閃而過，所以這個方法適合將檢測結果獨立顯示出來。
基本實現就是利用多進程+進程共享內存。基本流程如下圖所示。
軟件初始化時單獨建立SSD進程及共享內存，圖像採集及播放顯示由定時器完成，採集到的圖像複製到共享內存，SSD進程獲得圖片後進行檢測，檢測結束後通知計時器可以向共享內存寫入圖片了，然後一直循環往復進行下去。
多進程及共享內存：
# 多進程及進程通訊
from multiprocessing import Process, Queue
# 共享內存
from multiprocessing.sharedctypes import RawArray, RawValue
# RawArray ：共享數組變量
# RawValue ：共享值變量，具體什麼類型可設置
最近在趕畢業論文，沒時間更新了，下一節詳細介紹代碼的估計要一週後更新了。
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