前言

如果要用Python播放视频，或者打开摄像头获取视频流，我们可以用OpenCV Python。但是在视频帧获取的时候同时做一些图像识别和处理，可能会因为耗时多而导致卡顿。一般来说，我们首先会想到把这些工作放入到线程中处理。但是由于Python GIL的存在，用不用线程几乎没有区别。所以要解决这个问题，必须通过多进程。这里分享下使用Dynamsoft Barcode Reader开发Python条形码扫码的例子。

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用Python和摄像头打造的桌面条形码扫码应用

安装Dynamsoft Barcode Reader:

pip install dbr

安装OpenCV Python

pip install opencv-python

在主程序中创建一个新的扫码进程和共享内存:

from multiprocessing import Process, Queueframe_queue = Queue(4)finish_queue = Queue(1)dbr_proc = Process(target=dbr_run, args=(        frame_queue, finish_queue))dbr_proc.start()

通过OpenCV不断获取视频帧插入到队列中:

vc = cv2.VideoCapture(0) if vc.isOpened():  # try to get the first frame    rval, frame = vc.read()else:    return windowName = "Barcode Reader"base = 2count = 0while True:    cv2.imshow(windowName, frame)    rval, frame = vc.read()     count %= base    if count == 0:        try:            frame_queue.put_nowait(frame)        except:            try:                while True:                    frame_queue.get_nowait()            except:                pass     count += 1

条形码读取进程不断从队列中拿出数据进行解码:

def dbr_run(frame_queue, finish_queue):    dbr.initLicense(config.license)    while finish_queue.qsize() == 0:        try:            inputframe = frame_queue.get_nowait()            results = dbr.decodeBuffer(inputframe, config.barcodeTypes)            if (len(results) > 0):                print(get_time())                print("Total count: " + str(len(results)))                for result in results:                    print("Type: " + result[0])                    print("Value: " + result[1] + "\n")        except:            pass     dbr.destroy()