python - 通过 OpenCV 使用实时三摄像头馈送时出现 GStreamer-CRITICAL 错误

问题描述

我正在使用 OpenCV 同时从三个 USB 摄像头读取实时视频源。该实时视频源被逐帧解析为无人机检测设备的神经网络（使用英特尔的 OpenVINO 神经网络）。

仅使用单个摄像头时，屏幕上会弹出以下警告，但程序似乎仍然可以完美执行：

（python3：4235）：GStreamer-CRITICAL **：gst_element_get_state：断言'GST_IS_ELEMENT（元素）'失败

但是，当同时使用所有三个摄像头时，终端中会出现以下错误，并且程序根本无法运行：

(python3:4041): GStreamer-CRITICAL **: gst_element_get_state: assertion 'GST_IS_ELEMENT (element)' failed VIDEOIO ERROR: V4L: can't open camera by index 0 threeCam_droneDetection.py:90: DeprecationWarning: from_ir() method of IENetwork is已弃用。请使用 IENetwork 类构造函数创建有效的 IENetwork 实例 net = IENetwork.from_ir(model=model_xml, weights=model_bin) 相机不工作

（python3：4041）：GStreamer-CRITICAL **：gst_element_get_state：断言'GST_IS_ELEMENT（元素）'失败

（python3：4041）：GStreamer-CRITICAL **：gst_element_get_state：断言'GST_IS_ELEMENT（元素）'失败

我曾尝试使用代码尝试解决问题，但在使用程序中的所有三个摄像头时，此 GStreamer 错误不断出现。我什至制作了一个单独的程序来简单地调出实时摄像头供稿（除了将它们输出到屏幕之外，没有对帧做任何事情，cv2.imshow()并且这个程序完美地执行。所以我认为有什么问题我没有在无人机探测程序。

以下是我为三摄像头实况无人机检测编写的python脚本的片段：

#Initialize camera frame dimension variables
camera_width = 244
camera_height = 244

#Initialize 3 cameras and set their frame dimensions
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, camera_width)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, camera_height)

cap2 = cv2.VideoCapture(1)
cap2.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, camera_width)
cap2.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, camera_height)

cap3 = cv2.VideoCapture(2)
cap3.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, camera_width)
cap3.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, camera_height)

while True:
    #Read camera frames and return value (sees if cameras are working)
    ret, liveframe = cap.read()
    ret2, liveframe2 = cap2.read()
    ret3, liveframe3 = cap3.read()

    #Breaks script if any of the cameras are not working
    if (not ret or not ret2 or not ret3):
        print("A camera is not working")
        break

 # Run inference
    res = exec_net.infer(inputs={input_blob: processedImg})
    res2 = exec_net.infer(inputs={input_blob: processedImg2})
    res3 = exec_net.infer(inputs={input_blob: processedImg3})

    # Access the results and get the index of the highest confidence score
    output_node_name = list(res.keys())[0]
    res = res[output_node_name]

    output_node_name2 = list(res2.keys())[0]
    res2 = res2[output_node_name2]

    output_node_name3 = list(res3.keys())[0]
    res3 = res3[output_node_name3]

    # Predicted class index.
    idx = np.argsort(res[0])[-1]
    idx2 = np.argsort(res2[0])[-1]
    idx3 = np.argsort(res3[0])[-1]

对于如何消除这些 GStreamer 错误并让相机正常工作，我真的很感激一些建议。谢谢！

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