为什么我的python多线程无法加速opencv读取图片？
2023-07-06 阅读 30
Python中的多线程在某些情况下可能无法加速处理速度，特别是在涉及到IO密集型任务时，如文件读写、网络请求等。这是因为Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在。
GIL是Python解释器中的一个机制，它确保同一时间只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着在多线程环境下，即使有多个线程同时运行，但它们不能真正并行执行，而是通过在不同线程之间进行切换来模拟并发。
在涉及到IO密集型任务时，如使用OpenCV读取图片，由于GIL的存在，多线程可能无法真正并行执行IO操作，从而无法提高处理速度。
要解决这个问题，可以考虑使用多进程而不是多线程来实现并行处理。在Python中，多进程可以绕过GIL的限制，实现真正的并行执行。您可以使用Python的multiprocessing模块来创建和管理多个进程，并将任务分配给不同的进程进行处理。
另外，还可以考虑使用其他语言编写图片处理的部分代码，如C++，以获得更好的性能和并行处理能力。
更新于 2023年07月06日
