Question

我已经得到了这段代码，而且它有效...但它运行速度很慢：

hwin = win32gui.GetDesktopWindow()
width = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CXVIRTUALSCREEN)
height = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CYVIRTUALSCREEN)
left = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_XVIRTUALSCREEN)
top = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_YVIRTUALSCREEN)
hwindc = win32gui.GetWindowDC(hwin)
srcdc = win32ui.CreateDCFromHandle(hwindc)
memdc = srcdc.CreateCompatibleDC()
bmp = win32ui.CreateBitmap()
bmp.CreateCompatibleBitmap(srcdc, width, height)
memdc.SelectObject(bmp)
memdc.BitBlt((0, 0), (width, height), srcdc, (left, top), win32con.SRCCOPY)

signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(False)
img = np.array(signedIntsArray).astype(dtype="uint8") # This is REALLY slow!
img.shape = (height,width,4)

srcdc.DeleteDC()
memdc.DeleteDC()
win32gui.ReleaseDC(hwin, hwindc)
win32gui.DeleteObject(bmp.GetHandle())

return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2RGB)

此代码抓取整个Windows桌面（两个显示器）并将其转换为我稍后使用的OpenCV图像。我相信这种转换运行速度比它可能慢，如果它稍微重做了。具体来说，np.array（signedIntsArray）调用真的很慢！

关于如何更快地将桌面捕获转换为OpenCV图像的任何想法？

Answer 1

第一次使用Python。我想我现在对数据结构有了更好的理解。以下是大幅提升性能的修复方法：

变化：

signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(False)
img = np.array(signedIntsArray).astype(dtype="uint8")

为：

signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(True)
img = np.fromstring(signedIntsArray, dtype='uint8')

并且速度大大提高！

这是因为np库从字符串创建数组比从元组创建数组快得多。

如何优化从PyCBitmap到OpenCV图像的转换

1 个答案: