Оптимизация асинхронных потоков для обработки изображений с веб-камеры в Delphi

Delphi , Компоненты и Классы , Потоки

Оптимизация асинхронных потоков для обработки изображений с веб-камеры в Delphi

Введение: Работа с асинхронными потоками в Delphi может быть довольно сложной, особенно когда речь идет о высокопроизводительных задачах, таких как обработка изображений в реальном времени. В данной статье мы рассмотрим проблему переполнения очереди изображений, которая возникает при обработке потоков данных с веб-камеры, и предложим пути ее решения.

Описание проблемы: Пользователь столкнулся с проблемой переполнения очереди изображений при попытке сохранить кадры, поступающие с веб-камеры, в формате JPEG. Веб-камера предоставляет около 30 кадров в секунду, и каждый кадр сохраняется в вектор (как очередь). Затем три асинхронных потока читают очередь и пытаются выполнить свою работу по сохранению изображений. Проблема заключается в том, что потоки не справляются с обработкой всех кадров, так как скорость их работы ниже, чем скорость поступления кадров с веб-камеры.

Пример кода:

procedure TSaveThread.Execute;
begin
   while not terminated do
   begin
      // Код для обработки элементов очереди
   end;
end;

procedure TWebcam.OnSave(Sender: TObject; bmWebcam: TBitmap);
begin
   // Код для добавления кадра в очередь
end;

// Создание потоков
for i := 0 to 2 do
   TSaveThread.Create(False);

Альтернативный ответ и подходы к решению: 1. Использование библиотеки OmniThreadsLibrary, которая содержит примитивы для параллельных очередей, идеально подходящие для создания параллельных конвейеров. 2. Избегание использования TBitmap и TImageList в критических по скорости участках кода. Рекомендуется использовать библиотеки, такие как Graphics32 или Vampyre Imaging, которые не зависят от GDI Windows. 3. Использование готовых классов, таких как TStack или TQueue, вместо кастомных массивов. 4. Проверка версий Windows, которые могут возвращать кадры в формате JPG вместо BMP, что может вызвать ненужную двойную конвертацию. 5. Оптимизация потоков, устранение Sleep и использование реального синхронизирования потоков, например, через OTL. 6. Изменение контекста создания объектов вне критической секции, что позволит избежать задержек в критических участках. 7. Реорганизация потоков так, чтобы один поток отвечал за получение кадров с камеры, а другие — за их обработку и сохранение на диск, в зависимости от загрузки входной очереди.

Практическое применение:

// Пример использования готового класса TQueue из OmniThreadsLibrary
type TImageElement = record
   bmWebcam: TBitmap;
   sTime: string;
end;

var ImageQueue: TQueue<TImageElement>;

procedure TSaveThread.Execute;
begin
   var element: TImageElement;
   repeat
      // Извлечение и обработка элементов очереди
      ImageQueue.Dequeue(element);
      // Код для сохранения изображения
   until terminated;
end;

procedure TWebcam.OnSave(Sender: TObject; bmWebcam: TBitmap);
begin
   var newElement: TImageElement;
   // Создание элемента за пределами критической секции
   newElement := TImageElement.Create(bmWebcam: bmWebcam);
   // Добавление элемента в очередь
   ImageQueue.Enqueue(newElement);
end;

Подтвержденный ответ: Для оптимизации асинхронных потоков при обработке изображений с веб-камеры в Delphi необходимо учитывать, что мультипоточность не всегда ускоряет процесс работы с внешними устройствами, такими как жесткие диски. В данном случае, может потребоваться:

• Использование нескольких физических дисков для одновременной записи.
• Увеличение объема кэша.
• Использование более быстрых дисков, например, SSD.
• Сокращение разрешения изображений.
• Отказ от сохранения некоторых кадров.

Также важно не тратить время на ненужные операции, такие как ожидание (Sleep), если это не требуется для корректной работы системы.

Заключение: При работе с асинхронными потоками важно правильно организовать потоковые ресурсы, выбрать подходящие библиотеки для обработки изображений и оптимизировать код для минимизации задержек. Использование OmniThreadsLibrary и оптимизация кода на стороне обработки изображений могут значительно улучшить производительность приложения.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Описание: Необходимо оптимизировать асинхронные потоки для эффективной обработки и сохранения изображений с веб-камеры в среде Delphi, чтобы избежать переполнения очереди и повысить производительность работы с потоками данных.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Потоки ::