monitor = {'left': left, 'top': top, 'width': size, 'height': size}
时间: 2024-01-26 09:02:38 浏览: 60
这是一个Python字典,其中包含了监视器的位置和大小信息。具体来说,它包括以下键:
- 'left':监视器左边缘距离屏幕左边缘的像素数。
- 'top':监视器上边缘距离屏幕上边缘的像素数。
- 'width':监视器的宽度(以像素为单位)。
- 'height':监视器的高度(以像素为单位)。
通过使用这些信息,可以在屏幕上定位并操作指定的监视器。
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。
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