Ios 使用AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate方法执行dispatch_异步块时出现延迟

我目前正在从事一个项目，涉及闪烁检测的

AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate

我在委托方法中有以下

dispatch\u async

块

(void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection{

//Initialisation of buffer and UIImage and CIDetector, etc.

    dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^(void) {
        if(features.count > 0){
            CIFaceFeature *feature = [features objectAtIndex:0];
            if([feature leftEyeClosed]&&[feature rightEyeClosed]){
                flag = TRUE;
            }else{
                if(flag){
                    blinkcount++;
                    //Update UILabel containing blink count. The count variable is incremented from here.
                }
            flag = FALSE;
            }
    }
}

上面显示的方法会被连续调用并处理来自摄像机的视频馈送。

标志

布尔值用于跟踪眼睛在最后一帧是闭着还是睁开，以便检测到眨眼。有大量的帧被丢弃，但仍然正确地检测到闪烁，所以我想处理的fps是足够的

---

我的问题是

UILabel

在执行闪烁后经过相当长的延迟（~1秒）后得到更新。这使得该应用程序看起来滞后且不直观。我尝试在没有调度的情况下编写UI更新代码，但这是不可能的。我是否可以做些什么，使

UILabel

在执行闪烁后立即得到更新？

如果没有更多的代码，很难确切知道这里发生了什么，但在调度代码之上，您说：

//Initialisation of buffer and UIImage and CIDetector, etc.

如果你真的每次都初始化检测器，那可能是次优的——让它长寿。我不确定初始化CIDetector是否昂贵，但这是一个开始。如果你真的在这里使用UIImage，这也是次优的。不要通过UIImage，走更直接的路线：

CVImageBufferRef ib = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
CIImage* ciImage = [CIImage imageWithCVPixelBuffer: ib];
NSArray* features = [longLivedDetector featuresInImage: ciImage];

最后，在后台线程上进行特征检测，只将UILabel更新封送回主线程。像这样：

- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {
    if (!_longLivedDetector) {
        _longLivedDetector = [CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeFace context: ciContext options: whatever];
    }

    CVImageBufferRef ib = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
    CIImage* ciImage = [CIImage imageWithCVPixelBuffer: ib];
    NSArray* features = [_longLivedDetector featuresInImage: ciImage];
    if (!features.count)
        return;

    CIFaceFeature *feature = [features objectAtIndex:0];
    const BOOL leftAndRightClosed = [feature leftEyeClosed] && [feature rightEyeClosed];

    // Only trivial work is left to do on the main thread.
    dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^(void){
        if (leftAndRightClosed) {
            flag = TRUE;
        } else {
            if (flag) {
                blinkcount++;
                //Update UILabel containing blink count. The count variable is incremented from here.
            }
            flag = FALSE;
        }
    });
}

最后，您还应该记住，面部特征检测是一项非常重要的信号处理任务，它需要大量的计算（即时间）才能完成。我预计，如果没有更快的硬件，就没有办法让它更快