Linux服务器中python 调用cv2.VideoCapture.read导致虚拟内存占用高且无法释放怎么解决

你可以尝试以下几种方法来解决在Linux服务器中使用cv2.VideoCapture.read导致高虚拟内存占用且无法释放的问题：

1. 确保你的OpenCV版本是最新的。使用较旧的版本可能会导致内存泄漏问题，因此确保你使用的是最新版本的OpenCV。

2. 在每次循环迭代后，使用`cv2.VideoCapture.release()`方法释放摄像头资源。这将确保每次循环迭代结束后都能正确释放摄像头资源。

3. 如果你使用多个摄像头，请确保在循环迭代结束后，释放所有摄像头资源。可以使用一个列表来保存所有的`cv2.VideoCapture`对象，然后在循环结束后遍历列表并逐个释放资源。

4. 可以尝试在每次迭代结束后，调用`gc.collect()`来手动执行垃圾回收。这可能有助于释放一些未被正确回收的内存。

5. 如果以上方法都无效，可以考虑重启服务器来释放所有占用的虚拟内存。这是一个不太理想的解决方案，但如果其他方法都无效，这可能是最后的选择。

希望以上方法能帮助你解决问题！如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助你。