如何在两个python程序中共享OpenCV图像？

Question

我有三个python文件：glob_变量py，阅读_凸轮.py，阅读_全局变量.py. 其内容如下： 球_变量py：

globVar = {}
def set(name, val):
    globVar[name] = val

def get(name):
    val = globVar.get(name, None)
    return val

阅读_凸轮.py

^{pr2}$

阅读_全局变量.py

import glob_var
import cv2
from time import sleep

if __name__ == '__main__':
    key = 0
    while key != 27:
        img = glob_var.get('image')
        if img is None:
            print(f"no image in globVar")
            sleep(1)
            continue

        print(f"read image with shape {img.shape}")
        cv2.imshow('image', img)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

从那三只Python的苍蝇中，我想你们知道我想做什么。是的，我想读书_凸轮.py从摄像机读取图像并将其广播到全局变量。然后读_全局变量.py可以把图像显示出来。我读_凸轮.py在一个终端上读取_全局变量.py另一个。 但我没有让它正常工作。我想的可能吗？我怎么办？谢谢！在

=====update1:python中的Pub和Sub=====
我使用ROS（机器人操作系统）系统有一段时间了。它提供了pub和sub功能来在不同的程序或所谓的节点之间交换变量。所以我的问题是python中有没有提供这种功能的包？Redis提供这种服务，是最快的还是最好的？在

Answer 1

您可以使用Redis来完成此操作。它是一个非常快速的内存数据结构服务器，可以为字符串、整数、哈希、列表、队列、集合、有序集、图像提供服务。它是免费和简单的安装在macOS，Linux和Windows上。在

也可以使用^ {CD1>}、Python、PHP、C/C++或其他许多语言读写ReDIS值。此外，您可以通过网络或世界各地的服务器进行读写操作，只需更改初始连接中的IP地址即可。所以，你可以在Linux下的树莓Pixon上获取图片，并在C/C++环境下在Windows下存储并在PC上处理。在

然后，您只需将图像放入名为Camera1或{}的Redis，或者将它们放入一个已排序的散列中，这样就可以按帧号对图像进行缓冲。您还可以给图像（或其他数据结构）一个“生存时间”，这样您的RAM不会被填满。在

下面是您为使用Redis而重写的代码的要点。暂时没有严重的错误检查或灵活性。一切正常。在

以下是read_cam.py：

#!/usr/bin/env python3

import cv2
import struct
import redis
import numpy as np

def toRedis(r,a,n):
   """Store given Numpy array 'a' in Redis under key 'n'"""
   h, w = a.shape[:2]
   shape = struct.pack('>II',h,w)
   encoded = shape + a.tobytes()

   # Store encoded data in Redis
   r.set(n,encoded)
   return

if __name__ == '__main__':

    # Redis connection
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

    cam = cv2.VideoCapture(0)
    key = 0
    while key != 27:
        ret, img = cam.read()
        cv2.imshow('img', img)

        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        toRedis(r, img, 'image')

---

这里是read_globvar.py：

^{pr2}$

---

请注意，您可以在JSON中同样地存储图像的高度和宽度，并将其存储在Redis中，而不是我所做的struct.pack和{}中。在

另外请注意，您可以在内存中将图像编码为JPEG并将其存储在Redis中（而不是Numpy数组），这样可以节省内存和网络带宽。在

不管怎样，使用Redis的概念都是一样的。在