Kameraerkennung optimieren/ Code verschnellern

  • Hallo zusammen,


    ich mache einen Fernlichtassistenten für ein Modellfahrzeug. Die Funktion soll aber möglichst realitätsnah sein. Dafür verwende ich eine Bilderkennung über die Raspberry Kamera mit OpenCV. Alles läuft über einen Pi 2B.

    Das unten abgetippte Programm ist aber noch etwas träge und ich hoffe das man es noch beschleunigen kann. Im Moment komme ich damit so auf ca. 1,5 Bilder pro Sekunde.

    Vielleicht hat ja jemand eine Idee, da ich selber nicht so tief in der Programmierung stecke. ^^


    Außerdem verstehe ich nicht ganz genau was die ersten drei Zeilen Code in der while machen. Diese habe ich mir einfach nur aus dem Internet gesucht. Wenn mir das jemand erklären könnte würde ich mich freuen. ^^


    Vielen Dank für eure Hilfe im voraus !


  • Vielleicht hat ja jemand eine Idee, da ich selber nicht so tief in der Programmierung stecke.

    Mal so ein paar spontane Ideen:

    Außerdem verstehe ich nicht ganz genau was die ersten drei Zeilen Code in der while machen. Diese habe ich mir einfach nur aus dem Internet gesucht. Wenn mir das jemand erklären könnte würde ich mich freuen.

    Ich habe keine PiCamera. Aber ich versuchs mal:

    rawCapture = PiRGBArray(cam)
    cam.capture(rawCapture, Format="bgr")
    Image = rawCapture.arra

    • Ein Array erstellen (wahrscheinlich numpy)
    • Das sieht widerlich nach C unter der Haube aus. In Python macht man das nämlich normalerweise nicht, das sieht mir nach Pointern aus. Also Das Bild von der Kamera ins Array schreiben, im BGR Format
    • Das für Python-OpenCV geeignete (numpy-) Array aus der PiRGBArray Instanz holen und verarbeiten