Hallo Leute ich bräuchte Hilfe bei der Bearbeitung von Bildern in Echtzeit mit Deep learning auf dem Jetson Xavier NX. Ich habe mir ein neuronales Netzes zur Bearbeitung von Bildern erstellt. Das Modell macht einfach die Bilder grau und funktioniert perfekt auf einzelne Bilder. Mit Videos oder Kameraaufnahme in Echtzeit klemmt noch was. Also ich bin gerade an einem Punkt, dass ich die ganze Processing Funktion und Bilderaufnahme in einer while-Schleife mache und will die Aufnahme der Kamera und die Aufnahme bearbeitet in Echtzeit darstellen mit cv2.imshow(). Das Problem ist, dass nur die Aufnahme der Kamera angezeigt wird und mehrere frames von der bearbeiteten Aufnahme angezeigt werden aber ohne ein Bild drin und nicht in Echtzeit. Da weiß ich nicht was ich tun soll. Und Irgendwann bleibt die Aufnahme der Kamera in Echtzeit hängen. Hätte jemand vielleicht da eine Lösung ? Anbei habe ich meinen Code gehängt
Wenn es mit Einzelbildern schon funktioniert, wäre das schon ein gutes Zeichen. Film und Echtzeit wird "etwas" mehr Leistung brauchen. Evtl. hilft es ein paar Prüfpunkte einzubauen um herauszubekommen wo es klemmt oder die Datenmenge beim Test erbarmungslos zu reduzieren? Später dann optimieren. Evtl. gibt es ein Forum dazu? https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Jetson
Salem S. schrieb: > Bearbeitung von Bildern in Echtzeit Dann definier doch erstmal, was Du unter "Echtzeit" verstehst...
> "Echtzeit"
Wahrscheinlich 30 oder 60 Frames pro Sekunde. Ab Video kamera eben
du liest die Bilder mit opencv ein, änderst die größe in der CPU, nehme ich an (wie lange dauert das?) und schickst dann alles an die Grafikkarte für die unet Inferenz. Was zurück kommt, wird mit opencv wieder angezeigt. lässt sich das besser verteilen? Kann man direkt aus der GPU anzeigen mit einer sinnvolleren visualisierung? möchte man das resize vielleicht auf der GPU durchführen?
Beitrag #6734819 wurde von einem Moderator gelöscht.
Purzel H. schrieb: >> "Echtzeit" > > Wahrscheinlich 30 oder 60 Frames pro Sekunde. Ab Video kamera eben ja genau ! mit 30 oder 60 Frames pro Sekunde
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