我遇到过这种情况，我使用 OpenCV 来检测相机前面的人脸，并对这些人脸进行一些机器学习。我遇到的问题是，一旦我完成所有处理，并去抓取下一帧，我得到的是过去，而不是现在。意思是，我将读取缓冲区内的内容，而不是实际在相机前面的内容。由于我不关心处理时哪些面孔出现在相机前面，所以我关心现在出现在相机前面的内容。

我确实尝试将缓冲区大小设置为1，这确实有很大帮助，但我仍然会得到至少 3 个缓冲区读取。将 FPS 设置为 1，也并不能帮助 100% 消除这种情况。以下是我的流程。

let cv = require('opencv4nodejs');

let camera = new cv.VideoCapture(camera_port);

camera.set(cv.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1);
camera.set(cv.CAP_PROP_FPS, 2);
camera.set(cv.CAP_PROP_POS_FRAMES , 1);

function loop()
{
    //
    //  <>> Grab one frame from the Camera buffer.
    //
    let rgb_mat = camera.read();

    //  Do to gray scale

    //  Do face detection

    //  Crop the image

    //  Do some ML stuff

    //  Do whats needs to be done after the results are in.

    //
    //  <>> Release data from memory
    //
    rgb_mat.release();

    //
    //  <>> Restart the loop
    //
    loop();
}

我的问题是：

是否可以将缓冲区全部删除？如果是这样，又是怎样的。如果没有，则why将不胜感激。

Whether CAP_PROP_BUFFERSIZE支持看起来相当特定于操作系统和后端。例如，2.4 docs https://docs.opencv.org/2.4/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html#videocapture-get声明它“目前仅受 DC1394 [Firewire] v 2.x 后端支持”，并且对于后端 V4L，根据code https://github.com/opencv/opencv/blob/3.4.5/modules/videoio/src/cap_v4l.cpp#L164，仅于 2018 年 3 月 9 日添加支持。

禁用缓冲区的最简单的非脆弱方法是使用单独的线程；有关详细信息，请参阅 Piotr Kurowski 的回答下我的评论。这里的Python代码使用单独的线程来实现无缓冲的VideoCapture：（我没有opencv4nodejs环境。）

import cv2, Queue, threading, time

# bufferless VideoCapture
class VideoCapture:

  def __init__(self, name):
    self.cap = cv2.VideoCapture(name)
    self.q = Queue.Queue()
    t = threading.Thread(target=self._reader)
    t.daemon = True
    t.start()

  # read frames as soon as they are available, keeping only most recent one
  def _reader(self):
    while True:
      ret, frame = self.cap.read()
      if not ret:
        break
      if not self.q.empty():
        try:
          self.q.get_nowait()   # discard previous (unprocessed) frame
        except Queue.Empty:
          pass
      self.q.put(frame)

  def read(self):
    return self.q.get()

cap = VideoCapture(0)
while True:
  frame = cap.read()
  time.sleep(.5)   # simulate long processing
  cv2.imshow("frame", frame)
  if chr(cv2.waitKey(1)&255) == 'q':
    break

帧读取器线程封装在自定义内部VideoCapture类，与主线程的通信是通过队列进行的。

This answer https://stackoverflow.com/a/30032945/1628638建议使用cap.grab()在读者线程中，但文档不保证grab()清除缓冲区，因此这可能在某些情况下有效，但在其他情况下无效。