Python如何创建命名内存映射文件供OpenCV调用，有没有支持缓冲区的API？

问题1：Python是否可以创建命名内存映射文件满足传参要求？ #

可以，分平台实现方案如下：

• 类Unix系统（Linux/macOS）：直接使用系统自带的/dev/shm内存文件系统，在该路径下创建的临时文件本质完全存储在内存中，无磁盘IO开销，你只需要将bytearray写入该路径下的命名临时文件，再将文件路径传给cv2.VideoCapture即可，效果和你要求的命名内存映射完全一致，示例代码：

import tempfile
import os
import cv2

# buffer为已加载到内存的bytearray视频数据
with tempfile.NamedTemporaryFile(dir='/dev/shm', suffix='.mp4', delete=False) as f:
    f.write(buffer)
    temp_path = f.name

cap = cv2.VideoCapture(temp_path)
# 此处编写你的视频处理逻辑
cap.release()
# 处理完成后删除内存临时文件
os.unlink(temp_path)

• Windows系统：可以通过Win32 API调用CreateFileMapping创建命名内存映射文件，也可以安装内存盘工具将部分内存虚拟为磁盘分区，在虚拟分区中创建临时文件，同样可以实现无磁盘IO的命名文件传参。

问题2：是否有其他支持缓冲区的OpenCV相关方案？ #

原生OpenCV的Python绑定目前没有提供直接接收内存缓冲区作为输入的VideoCapture接口，你可以使用FFmpeg的Python绑定pyav直接读取内存缓冲区解码，完全不需要生成临时文件，示例代码如下：

import av
import numpy as np
import cv2

# buffer为已加载到内存的bytearray视频数据
container = av.open(buffer, mode='r')
# 解码视频流第一路
for frame in container.decode(video=0):
    # 将AVFrame转为OpenCV可处理的BGR格式Mat
    cv_frame = cv2.cvtColor(np.array(frame.to_image()), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # 此处编写你的帧处理逻辑

该方案解码效率和原生OpenCV调用FFmpeg后端的效率基本一致，适配绝大多数常见的视频编码格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bavaza