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用例

在当今世界上,我相信我们大多数人都知道,新兴部门依赖计算机视觉应用,特别是闭路电视监视摄像头和视频分析,这两个部门在计算机视觉技术方面发挥着重要作用。

例如,在分析闭路电视摄像头时,我们应该首先使用 OpenCV 来检索RTSP URLs, 然后将其存放在云层中进行后续分析。

但关键是,难道我们不需要一些时间 一个一个一个地上传框架到云层吗?

给我们的小朋友一个清晰的画面 说明我们在谈论什么我们用Google Bucket做了一个实验预计需要一个框架。 05秒后谷歌巴克特(Google Bucket) 。因此，我们必须等一秒钟才能作出反应。然后我们必须在顺序中上传以下框架。

答案是利用 Celery 将框架按步骤上传。 当我们按步骤上传框架时, 我们无法访问序列框架, 因此我们需要使用 Celery 中的分组和链条概念 。

什么是切菜?

Celery是Python最受欢迎的任务经理背景之一Ceery和各种各样的信息代理商合作比如兔子或Redis。它们既可以发挥生产者的作用,也可以发挥消费者的作用。此外，“Ceerry”是一个分布式信息基于非同步任务队列/操作队列的任务队列。除此之外，它还强调实时行动和调度。

假设这是显而易见的, 让我们来看看如何使用 密码来配置大菜。

第1步:进口所有所需的烹饪包件。

步骤2: 配置 Celery 代理和后端。 我用 Redis 作为后端, 所以在小伙伴的系统中安装 Redis, 检查一切是否正常 。

3步: 以传闻的方式调用一个函数, 并加上: @app. 我不知道你在说什么, 但我不知道你在说什么, 但我不知道你在说什么, 但我不知道你在说什么, 但我不知道你在说什么,

下面显示的胃素代码可用于上传 Google Bucket 框架。

第4步:最重要的阶段如下:

我们将无法立即运行该方法,并逐步上传该框架。我们无法在上传后获得序列框架 。因此,在Celery,我们应该使用链子和组合概念,把框架上传到桶里。使用这种技术，我们可以同时上传5或10个框架。您也可以获得框架序列 。但是，在开始编码之前，让我们从Celery的链子和组开始

由菜菜链制成的链条

连锁店是一种创新语言, 使我们能够将几个工作与单一的签名联系在一起, 从而命名为“一个接一个, 产生一个有效的回转链 ” 。

Cellerery 乐团

该组语言是一种签名,它使用一份应同时完成的活动清单。

下面的代码展示了框架是如何通过使用烹饪组和链技术在谷歌巴克特上张贴的。

可以理解的是，在分组方法中,我们称之为上传_frames_gcs 函数。然后我们观察"S" 提供一种叫"钱恩斯想法"的 素参数这使我们能够连接我们的签名。结果是,"一个接一个接一个"从本质上说,有一连串回声。"最后，在一个特派团中,我们可以得到一系列的结果。

第5步:如果我们想要上传和检索框架 URL, 我们可以简单地声明, 组合函数的任务代号可以在结果变量中获取, 并且我们可以通过任务代号接收结果 。

检查任务进度,任务完成后,我们可以获取框架 URL 。

我们可以从框架数变量获得所有框架的时间标记。

在评估性能时使用了许多不同的测试:

上传5个框架到谷歌存储系统 需要0.85秒

上传到Google存储的10个框架需要0.77至0.82秒。

上传到谷歌存储的15个框架 需要0到1分0秒

要上传30个框架到谷歌存储, 需要0.07到0.08秒之间。

显然,拟上载到存储空间的框量没有显著差别,因为更多处理用于同时执行炉灶的工作。

下载1: OpenCV-Contrib 扩展模块的中文版本

在“小白的特有视觉化”公众的后台将可下载一个中文扩展模块,包括扩展模块安装的20多个章节、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物可视化、超分辨率处理等等。

Python视觉战斗项目52(下载2)

Python的视觉战争工程在“白色视觉”公众的后台回应:它包括31项实地目视任务,如图片分割、蒙面测试、路径线测试、车辆计数、增加视线、车牌识别、性格识别、情感测试、文字提取、面部识别等等。快速学校的辅助计算机愿景。

OpenCV项目20(下载3)

在 OpenCV 项目 20 的后台, 您可以下载 20 个基于 OpenCV 的 OpenCV 项目, 并在 OpenCV 学习中取得进展 。

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