处理大量RTSP摄像头，不受实时限制
处理大量RTSP摄像头的问题可以采用多线程或多进程的方法来提高效率。这里我们使用Python的multiprocessing库来实现这一功能。

首先，我们需要定义一个函数来处理单个RTSP摄像头。这个函数将打开RTSP流，然后进行图像处理或其他任务。以下是一个简单的示例：

```python
import cv2
from multiprocessing import Process

def process_camera(rtsp_url):
    cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # 在这里进行图像处理，例如显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
```

然后，我们可以创建多个Process对象来并行处理RTSP摄像头。以下是一个示例：

```python
import cv2
from multiprocessing import Process

def process_camera(rtsp_url):
    # 在这里实现对单个RTSP摄像头的处理
    pass

if __name__ == '__main__':
    rtsp_urls = [
        'rtsp://user:password@ip/stream',
        'rtsp://user:password@ip/stream',
        ...
    ]

    processes = []
    for url in rtsp_urls:
        p = Process(target=process_camera, args=(url,))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()
```

在上述代码中，我们首先定义了一个处理单个RTSP摄像头的函数。然后，我们在主进程中遍历所有的RTSP URL，为每个URL创建一个新的Process对象。最后，我们启动所有进程，并等待它们完成。

注意，我们需要在主进程中创建Process对象，以确保在多线程环境下，主进程不会被阻塞。

为了测试这个程序，我们可以使用以下的命令行参数：

```
python process_cameras.py rtsp://user:password@ip/stream1 rtsp://user:password@ip/stream2 ...
```

其中，每个参数都是一个RTSP URL。

在处理大量RTSP摄像头时，我们还可以使用OpenCV的multicam模块来提高效率。这个模块可以同时打开多个RTSP流。但是，它并不支持实时更新，也就是说，一旦所有的流都打开，我们就无法添加新的流或者关闭现有的流。