написать данные быстрого kinect на жестком диске

Question

Я хочу построить набор данных лица. Поэтому я пишу программу grabber с (Visual C++), которая захватывает цвет/глубину/инфракрасный порт и некоторые другие данные из kinect для Windows со скоростью 60 кадров в секунду, а затем сохраняет их на жестком диске. это занимает много времени, поэтому я не могу сэкономить более 10 кадров в секунду, и многие кадры будут удалены. Я пытаюсь использовать fileStorage (opencv) для сохранения данных yaml, но это слишком медленно. Я думаю об использовании двух потоков, один для захвата данных, а другой для сохранения. но передача данных между двумя независимыми потоками является основной проблемой. Какое лучшее решение для сохранения данных без потери кадров?

Answer 1

Спасибо за вашу помощь. Я решаю проблему с определением двух потоков, общей памяти (очереди) и мьютекса.

//I have a passenger class that store all data including images in it 
#include "passenger.h" 
//I define a queue from passenger class 
queue<passenger> passengerQueue; 
//and a mutex 
std::mutex myMutex; 
void GrabberThreadFunc() 
{ 
    //get the data and store it in a passenger object 
    if (nearPassenger.valid) 
    { 
     std::lock_guard<std::mutex> guard(myMutex); 
     passengerQueue.push(nearPassenger); 
    } 
} 
void SavetThreadFunc() 
{ 
    if (!passengerQueue.empty()) 
    { 
     std::lock_guard<std::mutex> guard(myMutex); 
     passengerQueue.front().SaveData(); 
     passengerQueue.pop(); 
    } 
} 

INT _tmain (интермедиат ARGC, _TCHAR * ARGV []) {

thread GrabberThread(GrabberThreadFunc); 
thread SaverThread(SaverThreadFunc); 

if (GrabberThread.joinable()) 
    GrabberThread.join(); 

if (SaverThread.joinable()) 
    SaverThread.join(); 

return 0; 

}

Answer 2

Кэширование 60 или более кадров в памяти через mmap() и использование sendfile для сохранения файлов. Конечно, между кешированием и сохранением требуется некоторая синхронизация.

Предположим, вы используете vector<JOB> с предопределенным количеством элементов, скажем 600 (60 * number_of_sec_which_are_cached).

struct JOB 
{ 
    int second_number; //second related to time 
    int frame_number; //frame number in second specified by "JOB::second_number" 
    unsigned char *buf; //frame buffer 
    unsigned int buf_length; //number of bytes in frame which would be a fixed number. 
    int valid; 
}; 

Grabber сделает JOB::valid = 1 на выборку кадра.

FileSavingThread будет использовать JOB::valid, чтобы определить, готов ли кадр к сохранению, если JOB::valid==1 и после сохранения сделают JOB::valid=0.

Теперь, если Atomic operations library используется для JOB::valid, тогда вы можете легко избежать взаимной блокировки для синхронизации.

Затем Grabber должен просто найти элемент в векторе (пройдя через все элементы), который имеет JOB::valid==0 и сохранит фрейм в этом конкретном элементе.

Similary, FileSavingThread должен найти элемент в векторе с JOB::valid==1 и сохранить фрейм, указанный в этом элементе в файл.

В зависимости от производительности вы можете попытаться увеличить количество элементов в векторе или увеличить количество файлов FileSavingThread или обоих.

//-------------------------------------------------------------------------

• Новый метод 2: Использование существующего файла, который памяти Подключенные.
• Ссылка: Memory Mapped File

Здесь, если мы знаем, сколько кадров или сколько данных, соответствующих числу временных секунд должны быть сохранены, то мы можем создать файл этого большого размера, прежде чем руки и памяти карты этот файл. Тогда сохранение кадров будет таким же простым, как запись в память смежным образом. Кэширование и ввод-вывод будут автоматически управляться ОС оптимальным образом.

Это возможно, потому что все параметры w.r.t кадров, участвующих в вычислении, фиксированы.

Чтение кадров также может быть выполнено с помощью карты памяти. Сохранение сохраненного файла. Если требуется один кадр, то вычисление смещения от начала сохраненного файла легко подсчитать, поскольку все параметры, необходимые для вычисления смещения определенного кадра, являются фиксированными.

Теперь, какие преимущества есть при чтении/записи таким образом, можно прочитать здесь What Do Memory-Mapped Files Have to Offer?