def windows_display(self): if self.bool: ref, frame = self.cap.read() if ref: image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())为什么会延迟

时间: 2024-02-14 20:19:14 浏览: 20
这段代码中的延迟是通过使用Tkinter中的after方法实现的。after方法可以让程序在一定时间后执行指定的函数,从而实现延迟的效果。在这段代码中,函数`windows_display()`中的最后一行使用了`after()`方法,将`windows_display()`函数本身传递给了`after()`方法,并设置了延迟时间为15毫秒。这意味着,当函数执行到最后一行的时候,会将`windows_display()`函数本身放入Tkinter的事件队列中,并在15毫秒后执行。这样就可以实现每15毫秒更新一次窗口的效果,从而显示出视频流的连续播放效果。
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class Camera(): def __init__(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区!', font=("黑体", 25), width=15, height=1) label.place(relx=0.32, rely=0.47, anchor='nw') def Thread_(self): self.bool = True self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display()) t.start() def windows_display(self): self.canvas2.delete('all') while self.bool: if data_demo.display_id is True: ref, frame = self.cap.read() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())这个为什么会报错

这段代码中,`threading.Thread()` 方法的 `target` 参数应该传递一个函数名,而不是一个函数的返回值,因此需要将 `self.windows_display()` 修改为 `self.windows_display`。 此外,在 `windows_display()` 方法的最后,应该调用 `after()` 方法来实现定时更新画面,而不是在方法内部递归调用自身。递归调用会导致栈溢出,程序崩溃。 修改后的代码如下: ```python class Camera(): def __init__(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区!', font=("黑体", 25), width=15, height=1) label.place(relx=0.32, rely=0.47, anchor='nw') def Thread_(self): self.bool = True self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display) t.start() def windows_display(self): self.canvas2.delete('all') while self.bool: if data_demo.display_id is True: ref, frame = self.cap.read() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15) ```

class Camera(): def init(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) self.label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区!', font=("黑体", 25), width=15, height=1) self.label.place(relx=0.32, rely=0.50, anchor='nw') self.queue = Queue() # 创建一个队列 def Firing_run(self, button_id): self.bool = True self.label.destroy() self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display) t.start() button_id.config(text='关闭摄像头', command=lambda: self.Cease_stop(button_id)) def Cease_stop(self, button_id): self.bool = False button_id.config(text='打开摄像头', command=lambda: self.Firing_run(button_id)) def windows_display(self): if self.bool: ref, frame = self.cap.read() if ref: image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())用多线程怎么进行优化

可以考虑使用多线程来优化程序,将图像采集和画面显示的任务放到两个不同的线程中执行,避免两个任务之间的阻塞和竞争。具体实现可以按照以下步骤: 1. 创建两个线程,一个用于采集图像数据,一个用于显示图像数据。 2. 采集线程中,使用一个循环不断读取摄像头采集到的图像数据,并将其放入队列中。 3. 显示线程中,从队列中获取图像数据,进行处理和显示,并在一定时间后再次获取队列中的数据进行更新。 4. 在程序运行过程中,可以通过控制标志位的值来控制线程的开启和关闭。 下面是一个使用多线程进行优化的示例代码: ``` import threading import cv2 import tkinter as tk from queue import Queue from PIL import Image, ImageTk class Camera(): def __init__(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = tk.Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) self.label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区!', font=("黑体", 25), width=15, height=1) self.label.place(relx=0.32, rely=0.50, anchor='nw') self.queue = Queue() # 创建一个队列 self.bool = False # 控制线程开启和关闭的标志位 def Firing_run(self, button_id): self.bool = True self.label.destroy() self.cap = cv2.VideoCapture(0) t1 = threading.Thread(target=self.capture_image) t2 = threading.Thread(target=self.show_image) t1.start() t2.start() button_id.config(text='关闭摄像头', command=lambda: self.Cease_stop(button_id)) def Cease_stop(self, button_id): self.bool = False button_id.config(text='打开摄像头', command=lambda: self.Firing_run(button_id)) def capture_image(self): while self.bool: ref, frame = self.cap.read() if ref: self.queue.put(frame) def show_image(self): while self.bool: if not self.queue.empty(): frame = self.queue.get() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() else: continue self.canvas2.after(15) ``` 在上面的代码中,我们创建了两个线程,一个用于采集图像数据(capture_image函数),一个用于显示图像数据(show_image函数)。通过队列来进行线程间通信,采集线程从摄像头中读取图像数据,将其放入队列中;显示线程从队列中获取图像数据,并将其进行处理和显示。同时,我们使用了标志位来控制线程的开启和关闭。

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