Empresas
Empleos
  • Sobre nosotros
  • Soluciones
    • Publicación de vacantes
      Publica tu vacante y recibe candidatos calificados en 48h.
    • Evaluación de candidatos
      500+ pruebas técnicas y psicológicas, más anti-fraude.
    • Headhunting
      Búsqueda ejecutiva a la medida de principio a fin.
    • Nómina + EOR
      Dispersión de nómina y EOR en más de 15 países de LATAM.
  • Precios
  • Empleos

0

171
Vistas
Proceso lento de video en tiempo real sobre API AJAX

Estoy haciendo un proyecto de aprendizaje automático. Que funciona en tiempo real. Necesito enviar el video desde la cámara web a una API específica (frasco) y mostrárselo al usuario nuevamente (después de la predicción).

Cuando se usa el siguiente método POST, es realmente muy lento en localhost.

CÓDIGO 1

 var canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = 320; canvas.height = 240; var context = canvas.getContext('2d'); var image = document.getElementById('image'); if(navigator.mediaDevices && navigator.mediaDevices.getUserMedia) { navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }).then(function(stream) { video.srcObject = stream; window.setInterval(function() { context.drawImage(video, 0, 0, 320, 240); canvas.toBlob(upload, "image/jpeg"); }, 100); }); } function upload(file) { var formdata = new FormData(); formdata.append("snap", file); var xhr = new XMLHttpRequest(); var url = "http://localhost:5000/vid" xhr.open("POST", url , true); xhr.responseType = 'blob'; xhr.onload = function() { if(this.status = 200) { } else { console.error(xhr); } image.src = URL.createObjectURL(this.response); }; xhr.send(formdata); }

Pero cuando se usa el límite directo = cv2.VideoCapture(0) sin la publicación de la API, funciona correctamente.

¿Alguna solución?

EDITAR (parte de fondo del matraz)

 def send_file_data(data, mimetype='image/jpeg', filename='output.jpg'): response = make_response(data) response.headers.set('Content-Type', mimetype) response.headers.set('Content-Disposition', 'attachment', filename=filename) return response #predicting result def generate_frames(frame): img_face = cv2.resize(frame,(256,256)) ** prediction process ** ret,buffer=cv2.imencode('.jpg',img_face) frame=buffer.tobytes() return frame #calling this from frontend @app.route('/upload', methods=['GET', 'POST']) def upload(): if request.method == 'POST': fs = request.files.get('snap') if fs: img = cv2.imdecode(np.frombuffer(fs.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED) img = np.array(img) return send_file_data(generate_frames(img)) else: return 'ERROR' return 'WELCOME'
about 4 years ago · Juan Pablo Isaza
Responde la pregunta
Encuentra empleos remotos

¡Descubre la nueva forma de encontrar empleo!

Top de empleos
Top categorías de empleo
Empresas
Publicar vacante Precios Comercial
Legal
Términos y condiciones Política de privacidad
© 2026 PeakU Inc. All Rights Reserved.
Andres GPT
Recomiéndame algunas ofertas
Necesito ayuda