screenshot_thread = threading.Thread(target=self.play_audio, args=(data)) screenshot_thread.start()

时间: 2023-06-19 09:05:27 浏览: 41
这段代码是在创建一个新的线程,用于执行 `self.play_audio` 方法,并将 `data` 作为参数传递给该方法。`start()` 方法会启动该线程,使其开始执行 `self.play_audio` 方法。 需要注意的是,`args` 参数应该是一个元组,如果只传递一个参数,需要在参数后面加上逗号,如:`args=(data,)`。 同时,需要保证 `self.play_audio` 方法是线程安全的,即在多线程环境下也能正确执行。
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修改代码,如何压缩保存图片?:screenshot = pyautogui.screenshot(screenshot_path) screenshot.save(screenshot_path)

要压缩保存图片,可以使用Pillow库中的Image模块,具体代码如下: ```python from PIL import Image # 保存截图 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot_path = 'screenshot.png' screenshot.save(screenshot_path) # 压缩图片 image = Image.open(screenshot_path) image.save('compressed_screenshot.jpg', optimize=True, quality=50) ``` 在上述代码中,我们首先使用Pillow库的Image模块打开了截图,然后使用save方法将其以JPEG格式压缩保存。其中,optimize=True表示使用优化算法,quality=50表示压缩质量为50%。你可以根据自己的需求调整quality参数来控制压缩质量。

def on_pushButton_cut_clicked(self): try: frame = self.getCurrentFrame() screenshot_path = f"screenshot_{self.screenshot_count}.jpg" cv2.imwrite(screenshot_path, frame) print("保存截图:", screenshot_path) self.screenshot_count += 1 except Exception as e: print(f"Exception:{e}") 每一行是什么意思

让我逐行解释这段代码的含义: 1. `def on_pushButton_cut_clicked(self):`:这是一个槽函数的定义,用于处理用户点击"cut"按钮时的事件。 2. `try:`:这是一个异常处理的开始标记,表示下面的代码可能会出现异常。 3. `frame = self.getCurrentFrame()`:调用`getCurrentFrame()`函数,获取当前帧的图像数据,并将其赋值给变量`frame`。 4. `screenshot_path = f"screenshot_{self.screenshot_count}.jpg"`:使用f-string格式化字符串的方式,创建一个截图保存路径。`self.screenshot_count`是一个计数变量,用于确保每次保存的截图路径都是唯一的。 5. `cv2.imwrite(screenshot_path, frame)`:使用OpenCV的`imwrite()`函数,将帧保存为一张截图,保存路径为`screenshot_path`。 6. `print("保存截图:", screenshot_path)`:打印出成功保存截图的路径。 7. `self.screenshot_count += 1`:将截图计数变量加1,以便下次保存时使用不同的文件名。 8. `except Exception as e:`:如果在try块中出现异常,则执行下面的代码。 9. `print(f"Exception:{e}")`:打印出异常信息,其中`e`是捕获到的异常对象。 这段代码主要实现了在视频播放器中点击"cut"按钮时,获取当前帧并将其保存为截图。同时,它还捕获并处理了可能发生的异常,以防止程序崩溃。

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#精准延迟包: from ctypes import windll import cv2 ##检测模式 import numpy as np #为睡眠做准备 TimeBeginPeriod = windll.winmm.timeBeginPeriod HPSleep = windll.kernel32.Sleep TimeEndPeriod = windll.winmm.timeEndPeriod #精准延迟 def Precise_delay(num): # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ TimeBeginPeriod(1) HPSleep(int(num)) # 减少报错 TimeEndPeriod(1) #截图模式 def Screenshot_Mode(ps_mode , pos_x,pos_y,mcx,mcy): if ps_mode == 0: from mss import mss Screenshot_value = mss() #目标检测范围 window_size_mss = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) # monitor = 960-320,540-320,960+320,540+320 window_size = { "left":pos_x- mcx, "top":pos_y - mcy, "width":pos_x + mcx, "height":pos_y + mcy, } #目标检测中心点 core_x = int((window_size_mss[2]-window_size_mss[0])/2) core_y = int((window_size_mss[3]-window_size_mss[1])/2) elif ps_mode == 1: print("使用DXGI截图") from d3dshot import create # pip install d3dshot -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Screenshot_value = create("numpy",frame_buffer_size = 100) #目标检测范围 window_size = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) #目标检测中心点 core_x = int((window_size[2]-window_size[0])/2) core_y = int((window_size[3]-window_size[1])/2) return window_size,core_x,core_y,Screenshot_value #检测模式 def Detection_mode(test_mode,Screenshot_value,window_size): if test_mode == 0: img = Screenshot_value.grab(window_size) img = np.array(img) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)#原版 elif test_mode == 1: img = Screenshot_value.screenshot(region=window_size) #使用opencv删除一个通道 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) return img window_size,core_x,core_y,Screenshot_value = Screenshot_Mode(0, 960, 540, 150, 150) print(window_size,core_x,core_y,Screenshot_value) img = Detection_mode(0, Screenshot_value, window_size) print(img) 这个代码实现了什么功能

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