Python 3.x OpenCV库的VideoCapture方法（在Python中）是处理每一帧，还是在进行大量处理时也跳过帧？

我正在使用Python中的OpenCV库来读取实时视频帧，以便跟踪每个帧中的多个对象

我使用VideoCapture方法进行此操作，代码如下所示：

vid = cv2.VideoCapture()

# Loop over all frames
while True:

    ok, frame = vid.read()
    if not ok:
       break

    # Quite heavy computations

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所以我得到了每隔一个while循环，

VideoCapture

调用

read（）

方法来处理一帧。但是，我想知道在处理这个帧的过程中会发生什么？我的猜测是，在此处理过程中跳过了许多帧。这是真的还是帧被添加到缓冲区，并且最终都会按顺序处理？

假设您没有从文件中读取，相机的帧将被添加到预定义大小的缓冲区。你可以通过

cv2.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)

并着手

cv2.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, my_size)

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填充缓冲区后，将跳过新帧

即使

VideoCapture

有一个缓冲区来存储图像，在一个繁重的过程中，你的循环会跳过一些帧。根据标准，您的

VideoCaptureProperties

具有属性

CAP\u PROP\u BUFFERSIZE=38

，这意味着它将存储38帧。该方法使用从缓冲区读取下一帧的方法

您可以自己测试它，下面是一个简单的示例，它带有一个时间延迟来模拟一个繁重的过程

import numpy as np
import cv2
import time
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',gray)

    # Introduce a delay to simulate heavy process
    time.sleep(1) 
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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您将看到图像跳过帧（并且不会产生我们在慢速图像序列中预期的“慢动作”效果）。因此，如果处理速度足够快，则可以匹配摄影机FPS

但这是否意味着，如果该过程计算量过大，实际处理将开始缓慢落后于摄像机输入？或者缓冲区是否保持最新，这意味着每次循环时，进程都会捕获一个最新的相机帧？