1. 问题描述
用 Python 通过 OpenCV显示摄像头画面时，如果对视频帧进行一些处理，常常会遇到一个问题，显示的画面比眼睛看到真实场景慢几秒甚至更多，给用户的体验不好。
画面延迟与卡顿的区别 卡顿是指视频播放时，出现一顿一顿的现象，不流畅，通常每秒播放速率少于10帧就可以感受到。 延迟是显示的画面比实际的场景慢了一段时间，不同步，但可能是流畅的。摄像头画面出现卡顿，通常也会造成延迟。
关于画面卡顿的原因及解决方案，不是本文讨论范围，但本人另1篇文章可能对此有帮助, 可参阅 用Numba加速OpenCV Python视频处理代码,提升6.5倍性能
2. 画面延迟原因
在视频处理应用程序中，由于对图像帧进行处理，通常会消耗一些时间，而OpenCV低层读帧时有缓存队列，会保存未取出的图像，用 read()方法读出的，可能是缓存里的旧帧，不是摄像头当前的帧。缓存中的帧较多时，就出现了明显的延迟。
解决方法
自定义1个无缓存读视频的VideoCapture接口类，来代替OpenCV的VideoCapture类。 开发步骤： 1） 建立1个队列queue 2） 开启1个子线程, 实时读取摄像头视频帧，队列中总是保存最后一帧，删除旧帧。 3） 显示时，从新接口类的队列中读取帧。
实现代码
import cv2
import queue
import threading
import time
# 自定义无缓存读视频类
class VideoCapture:
"""Customized VideoCapture, always read latest frame """
def __init__(self, camera_id):
# "camera_id" is a int type id or string name
self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id)
self.q = queue.Queue(maxsize=3)
self.stop_threads = False # to gracefully close sub-thread
th = threading.Thread(target=self._reader)
th.daemon = True # 设置工作线程为后台运行
th.start()
# 实时读帧，只保存最后一帧
def _reader(self):
while not self.stop_threads:
ret, frame = self.cap.read()
if not ret:
break
if not self.q.empty():
try:
self.q.get_nowait()
except queue.Empty:
pass
self.q.put(frame)
def read(self):
return self.q.get()
def terminate(self):
self.stop_threads = True
self.cap.release()
if __name__ == "__main__":
# 测试自定义VideoCapture类
cap = VideoCapture(0)
while True:
frame = cap.read()
time.sleep(0.05) # 模拟耗时操作，单位：秒
cv2.imshow("frame", frame)
if chr(cv2.waitKey(1)&255) == 'q': # 按 q 退出
cap.terminate()
break
使用上述方式，即使对视频帧处理时间过长，出现卡顿，由于新类会将未处理的帧丢弃，总是读取摄像头当前帧，因此消除了延迟，画面还是实时的。
实际应用时，可在本例代码基础上，进行优化。