Question

在以下代码中，我试图加载视频文件并使用opencv提取帧。但是，代码需要多个GB的内存，直到崩溃。 “数据/记录/”中的文件仅几个MB。如何才能更有效地管理数据？

import numpy as np
import cv2
import os

dir_recordings = 'data/recordings/'
frames = []
for file in os.listdir(dir_recordings):
    if file.endswith(".flv"):
        file_path = os.path.join(dir_recordings, file)
        print(file_path)

        # Create a VideoCapture object and read from input file
        cap = cv2.VideoCapture(file_path)

        # Check if camera opened successfully
        if (cap.isOpened() == False):
            print("Error opening video stream or file")

        # Read until video is completed
        while (cap.isOpened()):
            # Capture frame-by-frame
            ret, frame = cap.read()
            if ret == True:
                frames.append(image)
            else:
                break

        # When everything done, release the video capture object
        cap.release()

保存np.arrayframes).tofile('data/myarray')时，我注意到，如果我只选择观看视频，它的大小为300MB。另一方面，当我使用

从keras加载mnist数据集时

from keras.datasets import mnist
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()

即使mnist阵列中的单元格更多，我也没有出现内存问题。

加载视频文件时的内存管理

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