Dlaczego właśnie importowanie OpenCV powoduje ogromne wykorzystanie procesora?

Question

zauważyłem coś bardzo dziwny próbując detektor ruchu dla Raspberry Pi:

Zdejmowanie rejestrowanie kamery ze skryptu, czyni go używać prawie 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() 

Jednak odkomentowanie tylko jedną linię - import cv2 powoduje, że skrypt ten przechodzi do 300% użycia procesora !!

Co jest nie tak z OpenCV i dlaczego nie mogę nawet zacząć używać go do robienia zdjęć z kamer USB bez użycia pęczka procesora i wyczerpania baterii?

Answer 1

Hmmmm, jeśli się nie mylę, opencv potrzebuje numpy, prawda? Można spróbować następujących czynności:

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

wybrać opcję libatlas

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

wybrać opcję libatlas

$ sudo aptitude purge libopenblas-{base,dev} 

Source

Answer 2

Mogę potwierdzić, że odpowiedź Giannis' jest poprawna. Właśnie wykonałem kroki wymienione w jego odpowiedzi i jestem w stanie zaimportować cv2 w pythonie 3.4 bez użycia wysokiego cpu. Przynajmniej tak jest. Mogę pobrać ramkę i wyświetlić obraz. Działa to w moim przypadku użycia.

Zauważyłem jednak, że podczas wyżej wymienionych kroków, libtiff5, wolfram i kilka innych bibliotek zostało odinstalowanych.

Jeśli potrzebujesz tych bibliotek i aplikacji (nie mam pełną listę w tej chwili) Ja polecam chwilowo NIE wykonywania

sudo apt-get dist-upgrade

I

Sudo rpi-update

W tym czasie i pozostań przy raspbian jessie. To jest po prostu z mojego osobistego doświadczenia.

EDIT:

Również chciałbym dodać, że Giannis miał rację, to pozornie numpy problem i może być łatwo testowane przez proste:

dzieje pulpicie-Twojego malinowy PI3 za> Menu Start -> Kod-> Python 3; wpisz "import numpy" (bez cudzysłowów).

Powinieneś zobaczyć użycie procesora przez dach. Jest to sposób informowania, że ​​jesteś uprawniony do działania tej poprawki.