以下代码多次识别,导致reader加载多次?def EOCR(img): # 利用EasyOCR识别文本 try: reader = Reader(['ch_sim','en']) txt_list = reader.readtext(img, detail=0) del reader img_text='' for txt in txt_list: img_text+=txt+' ' return img_text except Exception as e: print(e) return ''

是的，这段代码中每次调用`EOCR()`函数时都会初始化一个新的OCR识别器对象`reader`。这样做会导致重复加载识别器，从而浪费计算资源，并且也可能会影响识别的速度和准确性。

为了避免这个问题，可以将OCR识别器对象在调用`EOCR()`函数之外初始化，然后在函数内部重复利用该对象进行文本识别。示例如下：

from easyocr import Reader

# 初始化OCR识别器
reader = Reader(['ch_sim','en'])

def EOCR(img):
    # 利用EasyOCR识别文本
    try:
        txt_list = reader.readtext(img, detail=0)
        img_text = ''
        for txt in txt_list:
            img_text += txt + ' '
        return img_text
    except Exception as e:
        print(e)
        return ''

在这个例子中，我们在函数外部初始化了一个OCR识别器对象`reader`，然后在`EOCR()`函数内部重复利用该对象进行文本识别。这样做可以避免重复加载识别器，提高识别效率，同时也可以避免占用过多的计算资源。

相关问题

以下代码依然内存泄漏?with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height}) img_array = np.array(img) img_gray = cvtColor(img_array, 6) img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode)

这段代码中存在内存泄漏的可能性，主要是因为在使用`imdecode()`函数解码图片时，需要将图片数据转换为numpy数组进行处理。如果numpy数组占用的内存空间过大，可能会导致内存泄漏。

为了避免这个问题，可以在处理完numpy数组后，手动释放该数组所占用的内存空间。具体的方法是使用Python的`del`命令删除该数组对象。示例代码如下：

with mss() as sct:
    monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]}
    img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height})
    img_array = np.array(img)
    img_gray = cvtColor(img_array, 6)
    img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes()
    img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0)

    # 识别裁剪后的图片中的文字信息
    text = EOCR(img_decode)

    del img_array # 释放numpy数组占用的内存空间
    del img_decode # 释放解码后的图片占用的内存空间

在这个例子中，我们在处理完numpy数组和解码后的图片后，手动使用`del`命令释放了它们所占用的内存空间。这样做可以避免内存泄漏问题，提高程序的稳定性和可靠性。

以下代码内存泄漏,修改正确:with mss() as sct: monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]} img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height}) img_array = np.array(img) img_gray = cvtColor(img_array, 6) img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes() img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0) destroyAllWindows() # 识别裁剪后的图片中的文字信息 text = EOCR(img_decode) del img

这段代码中存在内存泄漏的问题，因为截图对象 `img` 没有被正确地释放。为了避免内存泄漏，可以使用 Python 的 `with` 语句来管理 `ScreenShot` 对象的生命周期，确保在程序执行完毕后自动释放资源。修改后的代码如下：

with mss() as sct:
    monitor = {"top": 0, "left": 0, "width": sct.monitors[1]["width"], "height": sct.monitors[1]["height"]}
    img = sct.grab({"top": top, "left": left, "width": width, "height": height})
    img_array = np.array(img)
    img_gray = cvtColor(img_array, 6)
    img_bytes = imencode(".png", img_gray)[1].tobytes()
    img_decode = imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), 0)
    
    # 识别裁剪后的图片中的文字信息
    text = EOCR(img_decode)

# 截图对象 `img` 已经被自动释放，不需要手动删除

在这段代码中，`with` 语句会自动创建 `ScreenShot` 对象，并在程序执行完毕后自动调用 `close()` 方法释放资源。这样，就可以避免因为忘记手动删除 `img` 对象而导致的内存泄漏问题。