对于速度要求比较高的时候，需要先保证数据采集的完整性。一般都是使用高速相机先采集数据，再进行后处理。本文记录的是没有那么高的拍摄频率，比如100帧每秒的采集速度下，数据的实时处理，如何保证数据的完整性和结果显示的非延迟性。
1、时间量化
首先需要统计各个流程的耗时时间，将数据处理的各个阶段的时间量化。一般高速相机采集都使用外部信号触发。所以数据处理的步骤一般从图像回图开始。包括保存图像（内存或者硬盘），图像处理，保存图像处理结果（像点坐标），多个相机的像点坐标时间戳对齐，对齐后进行交会得到三维点，使用三维点进行指定分析，分析结果的展示等。每一个步骤都需要进行时间量化。依次分析耗时的操作，以便进行优化。
2、数据分离
高速数据处理，一般使用队列。比如相机回调函数中，获取到图像后，直接push到图像队列A中。有一个线程A来监测队列A中的图像数据，poll出来进行图像处理，得到像点坐标，然后push到队列B中。另一个线程B来监测队列B中的像点坐标，然后将多个相机的像点坐标根据时间戳来对齐。再把对齐后的数据push到队列C中。线程C来监测队列C中的数据，然后直接交会三维点，进行定制分析，push到队列D中。线程D监测队列D中的数据，poll出来后，进行结果显示。
3、降频
整个处理流程中，不是所有步骤都需要按照最大速度来处理的，比如说图像采集，必须保证速度，图像处理，像点坐标提取等需要保持每帧处理。但是结果显示，就不需要。可以根据重要性，对各个步骤进行有区别的降频（抽帧）处理，在保证数据完整性的前提下，最大化的提高效率。
4、总结
其实1和2是息息相关的，2怎么进行数据分离，就需要1里面的量化的时间。如果处理流程不影响实时性，可以合并到一起处理，如果影响了。则需要分离开，这样可以避免耗时的操作影响不耗时的操作。最大化处理速度。