已编译OpenCV并启用OpenMP，但应用程序仍在上运行

Question

我注意到我使用OpenCV的Python脚本只使用并最大化了我的一个cpu核心。我想充分利用我的cpu的潜力，而不仅仅是它的四分之一。随着我的研究，我发现OpenCV默认情况下只使用1个内核，并且为了启用多线程，我只需在编译库时启用OpenMP（WITH_OPENMP=ON）。所以这就是我所做的，但是当运行我的简单脚本时，我发现它仍然只使用一个内核，极大地限制了我的应用程序的性能。在

我还需要做些什么（也许修改我的代码）来启用我的Raspberry Pi的所有四个核心吗？在

如果没有，可能是安装过程出了问题？我第一次安装OpenCV，OpenMP没有启用。然后在用OpenMP重新编译OpenCV之后，我所做的就是sudo make install和{}。我没有卸载以前的OpenCV，我猜想用OpenMP安装新的OpenCV会覆盖它。在

任何洞察力都值得赞赏！！在

干杯

编辑：

我的脚本的目标是从网络摄像头捕捉帧，同时将它们写入SD卡。在

import numpy as np
import cv2
import time

CV_CAP_PROP_FPS = 5 #https://github.com/Itseez/opencv/blob/e3ae36dcb3c1d523802f8642e5c3984db43637c4/modules/python/src2/defs

startTime = time.time()
cap = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
out = cv2.VideoWriter('output.div', fourcc, cap.get(CV_CAP_PROP_FPS), (640, 480))
nbOfFrames = 1

try:
    while(cap.isOpened()):
        ret, frame = cap.read()

        if ret == True:
            out.write(frame)
            print(time.time() - startTime)
            print(nbOfFrames)
            nbOfFrames += 1
except keyboardInterrupt:
    cap.release()
    out.release()

Answer 1

• It turns out that only TBB is used internally to parallelize and optimize the code (and not OpenMP).
• 即使使用TBB，似乎^{}和^{}方法在内部没有并行化，因此没有区别。在

请注意，对于这两点我可能都错了，因为在我的问题的评论部分中，@Jason能够在所有四个核心上运行我的脚本（甚至没有使用TBB或OpenMP进行编译，这很奇怪）。在

因此，目前为止，我发现使用所有四个核心的唯一解决方案是手动执行代码线程化。如果我找到了一个自动解决方案（即在OpenCV内部实现的解决方案），我将更新这个答案。在

如果您对使用TBB构建OpenCV感兴趣，可以这样做：

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_TBB=ON \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

我在为OpenCV3.0使用TBB编译时遇到一个错误，但是这个GitHub ticket中有一个很好的解决方案。享受吧！在