设置并行环境

使用本地集群上的一个工作人员启动一个并行池。

parpool (“本地”1);

使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…连接到并行池(工作人员数量:1)。

为了将信息从工作人员发送回MATLAB客户端，创建一个DataQueue对象。

D = parallel.pool.DataQueue;

创建一个图形对象，并设置“可见”来“上”这样它就能在现场脚本之外打开了。每次图像到达时都要显示DataQueue对象,使用afterEach．

无花果=图(“可见”，“上”）;afterEach (D, @processDisp);

并行获取数据和执行后处理

定义采集频率，即，您希望每秒从相机中取出多少帧。

频率= 5;

选择一个考虑后处理所需时间的值。否则视频流会随着时间的推移明显滞后。

要启动并行工作器上的数据采集，调用parfeval并通过采集功能，实现DataQueue对象，以及获取速率作为参数。

f = parfeval (@getFrameFromCamera 0 D,频率);

获取30秒内的帧。这个例子应用了一个模糊过滤器作为后处理步骤，并将原始帧和处理后的帧并排显示。

暂停(30);

要停止视频传输，请取消收购。

取消(f);

有关显示工人后处理的更详细示例，请参见执行图像采集和并行图像处理．

定义辅助函数

的getFrameFromCamera功能连接到网络摄像头，然后获取图像帧并发送给DataQueue对象在无限循环中。

函数getFrameFromCamera(D,freq) cam = webcam;而True img =快照(cam);发送(D, img);暂停(1 /频率);结束结束

的processDisp函数对帧进行后处理，并在每次数据到达时显示原始的和处理过的帧DataQueue对象。

函数processDisp(img) imgBlur = imgaussfilt(img,3);imgBlur imshow ([img],“父”甘氨胆酸,)结束