问OpenCV -从摄像头读取时的缓冲区尺寸

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我正在实现一个对象检测算法，使用OpenCV从我的摄像头读取一个实时流，并且我有一个关于在这个过程中如何在内存中读取/存储帧的一般性问题。

代码的总体结构如下：

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
    # Load frame from the camera
    ret, frame = cap.read()
    class_IDs, scores, bounding_boxes = neural_network(frame)
    cv2.imshow('window', frame)
    [...]

因此，基本上，代码一直在执行这个循环：

从webcam;

• passing读取一个帧--这个框架通过神经network;

• showing --被分析的框架与对象的结果-- detection.

• after --完成，继续到下一个帧

。

然而，分析的“下一个帧”并不是按照刚才处理的帧顺序排列的帧，而是当前从摄像机实时流中读取的帧。

另一方面，当从视频文件读取时，所有帧都是按顺序读取的，因此，我的程序的输出与视频的“正常”流之间的差距越来越大。

当我阅读一个文件时，我如何再现相机的行为？换句话说，在读取文件时，我想：

• 在t0上读取帧0；
• 分析frame0，该过程需要时间
• 处理frame0，不分析frame1，而是对应于时间t0+delta_t

的视频帧。

我之所以问这个问题，是因为我必须在虚拟机上运行对象检测器，从远程摄像头读取视频文件，我担心如果我将视频流发送到虚拟机，它将被视为视频文件并进行顺序分析，而我希望减少对象检测和实时流之间的滞后。