Python 为什么仅仅导入OpenCV会导致大量CPU使用？

我在尝试树莓皮的运动检测器时发现了一些非常奇怪的东西：

从脚本中删除摄影机日志记录，使其几乎使用0 CPU：

#from gpiozero import MotionSensor
#import cv2
from datetime import datetime
from time import sleep
#camera = cv2.VideoCapture(0)
#pir = MotionSensor(4, queue_len=2, sample_rate=2, threshold=0.5)
import RPi.GPIO as GPIO
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
PIR_PIN = 4
GPIO.setup(PIR_PIN, GPIO.IN)
while True:
    sleep(1)
    if GPIO.input(PIR_PIN):
        print( "detected!")
        filename = 'motionpics/' + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H.%M.%S.jpg")
        #ret, frame = camera.read()
        #cv2.imwrite(filename, frame)
        #camera.release()
        #pir.wait_for_no_motion()

然而，只取消注释一行——导入cv2，使该脚本的CPU使用率达到300%

---

OpenCV有什么问题？为什么我甚至不能开始使用它来抓取usb摄像头图像，而不使用一堆cpu，也不消耗电池？

Hmmmm，如果我没有弄错的话，OpenCV需要numpy，对吗？你能试一下吗

$ sudo apt-get install libatlas3-base
$ sudo update-alternatives --config libblas.so.3

选择libatlas选项

$ sudo update-alternatives --config liblapack.so.3

$ sudo aptitude purge libopenblas-{base,dev}

选择libatlas选项

$ sudo update-alternatives --config liblapack.so.3

$ sudo aptitude purge libopenblas-{base,dev}

---

我可以确认吉安尼斯的回答是正确的。我只是执行了他回答中列出的步骤，并且能够在不占用大量cpu的情况下在Python3.4中导入cv2。所以至少是这样。我能够抓取一帧并显示图像。这适用于我的用例

但是，我注意到在上述步骤中，libtiff5、wolfram和其他几个库被卸载

如果您需要这些库和应用程序（我目前没有完整的列表），我建议暂时不执行

Sudo apt获得dist升级

及

sudorpi更新

在这个时候，我将继续留在拉斯宾·杰西。这是我个人的经历

编辑：

---

此外，我还想补充一点，吉安尼斯是对的，这似乎是一个重大问题，可以通过以下方式轻松测试：

在Raspberry Pi3的桌面->开始菜单->代码->Python 3；键入“import numpy”（不带引号）

---

你应该看到你的cpu使用率达到了顶峰。这是一种告诉您有资格进行此修复的方式。

我一直在我的Raspberry Pi3上注意到完全相同的问题。我曾尝试使用Pyimagesearch博客上列出的详细信息安装OpenCV3.2-dev，但仅仅导入库就让我的CPU占用了75%。试图从我的USB摄像头抓取一帧会导致程序无法重新启动。使用最新的Raspbian（Pixel）和python 3.4.0，您可以使用

gdb

（

gdb-p pid_of_it

）连接到应用程序并检查所有线程状态（

info threads

，

thread 1

，

backtrace

，

thread 2

，

backtrace

等等）。我认为它可以来自某种类型的并行线程，准备工作并在工作队列上轮询（如OpenMP或TBB的活动模式）。请同时发布

env

命令的结果（此处可能有OMP、CV或TBB相关变量）。（泰勒交叉发帖：）。你的opencv（和根图像）版本是什么，cv库是如何编译的，什么是

ldd…/libopencv.so

？我还想补充一点，Giannis是对的，这似乎是一个很重要的问题，可以简单地通过以下方法进行测试：打开Raspberry Pi3的桌面->开始菜单->代码->Python 3；键入“import numpy”（不带引号）。你应该看到你的cpu使用率达到了顶峰。这是一种告诉您有资格使用此修复程序的方式。您可以编辑自己的答案，以包含您的评论中的相关信息。哇。说得好。我再也没有代表了，所以它不允许我在一些地方做编辑/评论之类的事情。我甚至不能理解这个问题和这个答案之间的关系。但我知道这个答案是正确的。我真佩服你！请给出一些解释，使这个答案更一般，谢谢！