多线程推理架构：图像采集、推理、显示解耦为什么需要多线程前面几篇的代码都是单线程的：读一帧 → 预处理 → 推理 → 后处理 → 显示 → 读下一帧。这些步骤串行执行，总耗时是各步骤时间之和。假设各环节耗时：读取 5ms + 预处理 3ms + 推理 60ms + 后处理 5ms + 显示 3ms =76ms/帧 ≈ 13FPS。问题在哪？推理那 60ms 里，CPU 在干活，但摄像头采集和显示都在空等。摄像头明明能 30FPS 出帧，但你 13FPS 去读，中间的帧全浪费了。多线程的核心思路：把采集、推理、显示拆成独立线程，各干各的，通过队列传递数据。推理线程忙着的时候，采集线程继续读帧攒着，显示线程画上一次的结果，互不阻塞。多线程架构设计┌─────────────┐ Queue ┌──────────────┐ Queue ┌──────────────┐ │ 采集线程 │──────────────→│ 推理线程 │─────────────→│ 显示线程 │ │ capture() │ latest frame │ inference() │ results │ display() │ └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ │ 持续读摄像头 │ 持续推理 │ 持续刷新画面 └──────────────────────────────────────────────────────────────┘三个线程各司其职：采集线程：死循环读摄像头帧，把最新帧塞进队列，队列满了就丢旧帧推理线程：从队列取帧，预处理 → 推理 → 后处理，把结果塞进结果队列显示线程：从结果队列取检测结果，画框显示，同时显示最新采集帧完整代码实现importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeasortimportthreadingimportqueueimporttimeclassFrameQueue:"""线程安全的帧队列，只保留最新帧"""def__init__(self,maxsize=2):self.queue=queue.Queue(maxsize=maxsize)self.lock=threading.Lock()self.latest=None# 始终保留最新帧defput(self,frame):withself.lock:self.latest=frame# 队列满了就丢弃旧帧，不阻塞try:self.queue.put_nowait(frame)exceptqueue.Full:passdefget(self,timeout=1.0):try:returnself.queue.get(timeout=timeout)exceptqueue.Empty:withself.lock:returnself.latest# 队列空了就用最新帧defget_latest(self):withself.lock:returnself.latestclassResultQueue:"""检测结果队列"""def__init__(self,maxsize=3):self.queue=queue.Queue(maxsize=maxsize)self.latest=Noneself.lock=threading.Lock()defput(self,result):withself.lock:self.latest=resulttry:self.queue.put_nowait(result)exceptqueue.Full:passdefget_latest(self):withself.lock:returnself.latestclassCaptureThread(threading.Thread):"""采集线程：持续读取摄像头帧"""def__init__(self,source,frame_queue):super().__init__(daemon=True)self.source=source self.frame_queue=frame_queue self.running=Trueself.fps_counter=FPSCounter()defrun