如何使用dlib和GPU将实时视频中的python脚本从11 FPS加速到30 FPS？

Question

我正在尝试根据他们的衣服在实时视频中检测到人，并且需要将速度从每秒11帧提高到每秒30帧（FPS）或更高。不幸的是，它要求至少30 FPS才能正常工作。

有什么方法可以加快速度吗？

[当我训练模型时，我遵循了使用HOG + SVM的blog

注意：我有GPU（1050）

培训后的完整代码：

import cv2
import dlib
from imutils.video import FPS
detector = dlib.simple_object_detector("clothes_detector.svm")
cap = cv2.VideoCapture(0)

fps = FPS().start()

while (1):
    _, image = cap.read()

    if _ is True:
        # convert to grayscale

         image =cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    else:
        continue
    # hog_image = detector.detect(image, annotate='texture')


    boxes = detector(img)
    for box in boxes:
        (x, y, xb, yb) = [box.left(), box.top(), box.right(), box.bottom()]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (xb, yb), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("Color Tracking", img)

    # cv2.imshow("kernel", g_kernel)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    fps.update()
    fps.stop()
    # print("[INFO] elapsed time: {:.2f}".format(fps.elapsed()))
    print("[INFO] approx. FPS: {:.2f}".format(fps.fps()))

Answer 1

直白地说，您需要在dlib上进行更多的练习。我相信这会帮助您：https://www.pyimagesearch.com/2017/02/06/faster-video-file-fps-with-cv2-videocapture-and-opencv/