Lernen Sie, wie Sie Ihre OpenCV-Webcam effizient betreiben und gleichzeitig HTTP-Anfragen mit dem Python-Multiprocessing-Modul ausführen, sodass Ihr Webcam-Stream weiterläuft, während Sie andere Aufgaben erledigen.
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Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62279207/ gestellt von dem Nutzer 'malcolmturnballs' ( https://stackoverflow.com/u/13712391/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62279896/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Aramakus' ( https://stackoverflow.com/u/9046247/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.
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Einführung
Wenn Sie sich in die Welt von Python begeben, insbesondere mit Bibliotheken wie OpenCV und requests, stoßen Sie möglicherweise auf die Notwendigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verwalten. Ein häufiges Szenario ist das parallele Ausführen eines Webcam-Feeds und das gleichzeitige Senden einer HTTP-Anfrage. Als Anfänger stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihr Webcam-Video-Feed das Programm übernimmt und andere Aufgaben in der Warteschlange bleiben. Dieser Blogbeitrag führt Sie durch die Einrichtung Ihrer OpenCV-Webcam und einer HTTP-Anfrage, sodass beide parallel mit den Multitasking-Fähigkeiten von Python laufen.
Das Problem: Konflikt zwischen Webcam und Requests
Stellen Sie sich vor, Sie haben stundenlang an einem Projekt gearbeitet, das mit OpenCV den Webcam-Stream bereitstellt – nur um festzustellen, dass Sie keine HTTP-Anfrage stellen können, bis Sie das Webcam-Fenster schließen. Das kann sehr frustrierend sein! Sie möchten Ihren Webcam-Feed ununterbrochen sehen und gleichzeitig Daten aus dem Web abrufen.
Die Lösung: Verwendung von Multiprocessing
Um dieses Problem zu lösen, nutzen wir das multiprocessing-Modul in Python. Es erlaubt Ihnen, separate Prozesse zu erstellen, die gleichzeitig laufen. So richten Sie es richtig ein, damit Ihre OpenCV-Webcam und eine einzelne HTTP-Anfrage parallel ausgeführt werden.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
1. Importieren der benötigten Bibliotheken
Sie müssen die erforderlichen Module für Ihre Anwendung importieren:
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2. Definition der Webcam-Funktion
Erstellen Sie eine Funktion zum Erfassen und Anzeigen des Webcam-Feeds. Diese Funktion läuft kontinuierlich, bis Sie sie schließen:
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3. Definition der HTTP-Request-Funktion
Erstellen Sie eine weitere Funktion, die eine HTTP-Anfrage bearbeitet. Diese Funktion führt eine einzelne Anfrage an eine angegebene URL durch und gibt die Antwort aus:
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
4. Einrichtung des Multiprocessing
Der kritische Teil: richten Sie Multiprocessing korrekt ein. Statt die Funktionen direkt aufzurufen (was sie sofort ausführt), übergeben Sie den Funktionsnamen als Argument:
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
Wichtige Änderungen in Ihrem Code
Die Kernanpassung, um sicherzustellen, dass beide Funktionen gleichzeitig laufen, liegt in der Zuweisung der Process-Targets:
Falscher Weg: p1 = Process(target=func_run_forever())
Richtiger Weg: p1 = Process(target=func_run_forever)
Diese Unterscheidung ermöglicht, dass die Funktionen parallel in separaten Prozessen ausgeführt werden, sodass der Webcam-Stream weiterläuft und die HTTP-Anfrage gesendet wird, ohne dass auf das Schließen des Webcam-Feeds gewartet wird.
Fazit
Durch die effektive Nutzung des multiprocessing-Moduls können Sie Ihren Webcam-Feed und HTTP-Anfragen gleichzeitig ausführen und so die Funktionalität Ihrer Anwendung verbessern. Mit der oben demonstrierten korrigierten Einrichtung können Sie nun komplexere Projekte entwickeln, ohne von der single-threaded Ausführung eingeschränkt zu werden.
Gehen Sie jetzt raus und starten Sie tolle Projekte mit Python! Wenn Sie weitere Fragen haben oder Beispiele zu anderen Funktionalitäten sehen möchten, zögern Sie nicht, diese zu stellen!
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