Python 3.x GIL是在PythonOpenCV使用多线程时发布的吗？

我正在使用python3对大量使用numpy和opencv的图像进行大量的图像处理。我知道python有一个GIL，它阻止两个线程同时运行。在Google上快速搜索告诉我，不要将python中的线程用于CPU密集型任务，只将它们用于I/O或将文件保存到磁盘、数据库通信等。我还了解到，在使用C扩展时，会释放GIL。因为NoMPI和OpenCV都是C和C++扩展，所以我感觉到吉尔可能被释放。我不确定它是因为图像处理是CPU密集型的任务。我的直觉是正确的还是我更擅长使用多处理？

首先回答这个问题，这取决于您使用的函数

证明函数是否释放GIL的最有效方法是检查相应的源。此外，检查文档也会有所帮助，但通常都没有文档记录。是的，它很麻烦

[…]numpy code通常在计算GIL时释放GIL， 因此，简单的并行性可以加快代码的速度

---

每个项目都可能使用自己的宏，因此如果您熟悉C Python API中的默认宏，您可能会发现它们被重新定义。例如，在Numpy中，它将是

NPY\u BEGIN\u THREADS\u DEF

，等等。

这有一些关于opencv和python的多处理的信息。Tat问题似乎无法解决我的疑问，没有更多关于您正在做什么的细节，没有人能够回答。人们使用多处理，而且它是有效的。也许使用线程更快，但是所有python代码都是单线程的。如果执行过程在几个opencv函数调用中花费了大量时间，那么线程就可以了。至少对于opencv来说，情况似乎是这样的——例如，

imread

s将愉快地在多个线程上并行运行，同样地，将

VideoWriter

卸载到另一个线程会再次增加总体吞吐量。看看代码，在操纵Python对象的少数情况下（例如highgui回调），它们显式地重新获得了GIL。