Chúng ta thường chụp ảnh màn hình khi sử dụng máy tính. Cả Windows và Mac đều có chức năng thực hiện việc này một cách dễ dàng
Nhưng giả sử bạn muốn tự động hóa quy trình này và có thể tự động chụp ảnh màn hình sau mỗi 5 phút hoặc mỗi giờ. Làm thủ công sẽ mất rất nhiều thời gian của bạn và sẽ yêu cầu bạn phải có mặt tại máy tính của mình vào mỗi khoảng thời gian
Sử dụng Python, chúng ta có thể dễ dàng tự động hóa tác vụ này và có một số thư viện hỗ trợ chức năng này
Để tiếp tục làm theo hướng dẫn này, vui lòng mở “Command Prompt” [trên Windows] và cài đặt các thư viện sau
pip install pyautogui
pip install pillow
pip install mssChụp ảnh màn hình với pyautogui trong Python
Tùy chọn này có lẽ là nhanh nhất và thuận tiện nhất nếu bạn đang làm việc với một màn hình duy nhất và muốn chụp ảnh toàn màn hình. Ngoài ra, đây cũng là một lựa chọn tốt nếu bạn biết tọa độ của “chiếc hộp” mà bạn muốn chụp màn hình
Bắt đầu với việc nhập thư viện pyautogui
Sau đó gọi. phương thức chụp màn hình [], sẽ trả về và đối tượng Hình ảnh. Và chỉ cần lưu nó bằng bất kỳ tên tệp nào phù hợp với bạn
Và bạn sẽ nhận được một. png trong cùng thư mục với mã Python của bạn
Dưới đây là một ví dụ về ảnh chụp màn hình của tôi trông như thế nào
Hình ảnh của tác giả
Một vài giây sau khi bạn chạy mã,. tệp png sẽ xuất hiện trong thư mục
Hình ảnh của tác giả
Chụp ảnh màn hình bằng PIL trong Python
PIL là một trong những thư viện Python nổi tiếng nhất để làm việc với hình ảnh và được sử dụng rộng rãi để xử lý hình ảnh
Không có gì ngạc nhiên khi mong đợi chức năng chụp màn hình được bao gồm trong đó. Tương tự như giải pháp pyautogui, PIL cũng cho phép chụp ảnh màn hình bằng Python trong ba dòng mã
Bắt đầu với việc nhập mô-đun ImageGrab từ thư viện PIL
Sau đó gọi. phương thức grab[], sẽ trả về và đối tượng Image. Và chỉ cần lưu nó bằng bất kỳ tên tệp nào phù hợp với bạn
Hình ảnh của tác giả
Một vài giây sau khi bạn chạy mã,. tệp png sẽ xuất hiện trong thư mục
Hình ảnh của tác giả
Chụp ảnh màn hình nhiều màn hình bằng mss trong Python
Trong các phần trước, chúng tôi đã xem xét việc chụp ảnh màn hình của từng màn hình. Bây giờ, nếu bạn có hai màn hình và bạn muốn chụp ảnh màn hình của cả hai thì sao?
Python có một thư viện tuyệt vời mss, cho phép bạn dễ dàng làm điều đó trong một vài bước
Bắt đầu với việc nhập thư viện
Bây giờ, để chụp ảnh màn hình đang làm việc hiện tại, bạn chỉ cần sử dụng
Trong trường hợp có nhiều màn hình và tất cả những gì bạn cần làm là đặt đoạn mã trên vào một vòng lặp và thêm tham số mon
Hình ảnh của tác giả
và
Hình ảnh của tác giả
Một vài giây sau khi bạn chạy mã, hai. các tệp png sẽ xuất hiện trong thư mục
Hình ảnh của tác giả
Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã thảo luận về cách tự động chụp ảnh màn hình bằng một số thư viện trong Python
Vui lòng để lại nhận xét bên dưới nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc có đề xuất cho một số chỉnh sửa và xem thêm các bài viết về Lập trình Python của tôi
D3DShot là một triển khai Python thuần túy của Windows Desktop Duplication API. Nó tận dụng các thư viện hệ thống DXGI và Direct3D để kích hoạt chức năng chụp ảnh màn hình cực nhanh và mạnh mẽ cho các tập lệnh và ứng dụng Python của bạn trên Windows
D3DShot
- Cho đến nay, cách nhanh nhất để chụp màn hình bằng Python trên Windows 8. 1+
- Rất dễ sử dụng. Nếu bạn có thể nhớ các phương pháp 10-ish, bạn sẽ biết toàn bộ
- Bao gồm tất cả các tình huống phổ biến và trường hợp sử dụng
- Ảnh chụp màn hình vào bộ nhớ
- Ảnh chụp màn hình vào đĩa
- Ảnh chụp màn hình vào bộ nhớ đệm cứ sau X giây [theo luồng; không chặn]
- Ảnh chụp màn hình vào đĩa cứ sau X giây [theo luồng; không chặn]
- Chụp tốc độ cao vào bộ nhớ đệm [theo luồng; không chặn]
- Chụp ảnh ra khỏi hộp PIL. Duyên dáng thêm các tùy chọn đầu ra nếu có thể tìm thấy NumPy hoặc PyTorch
- Phát hiện màn hình chỉ trong bất kỳ cấu hình nào. Một màn hình, nhiều màn hình trên một bộ điều hợp, nhiều màn hình trên nhiều bộ điều hợp
- Xử lý xoay màn hình và chia tỷ lệ cho bạn
- Hỗ trợ chụp các vùng cụ thể của màn hình
- Mạnh mẽ và rất ổn định. Bạn có thể chạy nó hàng giờ/ngày mà hiệu suất không bị suy giảm
- Thậm chí có thể chụp các trò chơi và ứng dụng toàn màn hình độc quyền của DirectX 11/12
Mẫu mã nhanh TL; DR
Ảnh chụp màn hình vào bộ nhớ
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot[]
Out[1]:
Ảnh chụp màn hình vào đĩa
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Chụp màn hình trong 5 giây và lấy khung hình mới nhất
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
Out[1]:
Chụp màn hình Màn hình thứ hai dưới dạng mảng NumPy trong 3 giây và lấy 4 khung hình mới nhất làm ngăn xếp
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Điều này hầu như không làm trầy xước bề mặt. Hãy đọc tiếp
Yêu cầu
- cửa sổ 8. 1+ [64-bit]
- Trăn 3. 6+ [64-bit]
Cài đặt
pip install d3dshot
D3DShot tận dụng các tệp DLL đã có sẵn trên hệ thống của bạn nên các phần phụ thuộc rất nhẹ. cụ thể là
- kiểu máy tính. Lưu hành nội bộ. Để duy trì sự tỉnh táo của nhà phát triển khi làm việc với giao diện COM
- Cái gối. Đầu ra chụp mặc định. Cũng được sử dụng để lưu vào đĩa dưới dạng PNG và JPG
Các phần phụ thuộc này sẽ tự động được cài đặt cùng với D3DShot;
Bước bổ sung. Người dùng máy tính xách tayWindows có một nhược điểm khi sử dụng Sao chép màn hình trên các hệ thống GPU lai. Vui lòng xem bài viết wiki trước khi thử sử dụng D3DShot trên hệ thống của bạn
Các khái niệm
Chụp đầu ra
Đầu ra chụp mong muốn được xác định khi tạo phiên bản D3DShot. Nó xác định loại của tất cả các hình ảnh được chụp. Theo mặc định, tất cả ảnh chụp sẽ trả về PIL. Đối tượng hình ảnh. Đây là một lựa chọn tốt nếu bạn chủ yếu có ý định chụp ảnh màn hình
# Captures will be PIL.Image in RGB mode d = d3dshot.create[] d = d3dshot.create[capture_output="pil"]
Tuy nhiên, D3DShot khá linh hoạt. Khi môi trường của bạn đáp ứng một số nhóm yêu cầu tùy chọn nhất định, sẽ có nhiều tùy chọn hơn
Nếu NumPy có sẵn
Out[1]:
Nếu NumPy và PyTorch khả dụng
Out[1]:
Nếu NumPy và PyTorch khả dụng + CUDA được cài đặt và đèn pin. cuda. is_available[]
Out[1]:
Việc cố gắng sử dụng Đầu ra chụp mà môi trường của bạn không đáp ứng các yêu cầu sẽ dẫn đến lỗi
Độc thân
Windows chỉ cho phép 1 phiên bản Sao chép màn hình trên mỗi quy trình. Để đảm bảo rằng chúng tôi phù hợp với giới hạn đó để tránh các sự cố, lớp D3DShot hoạt động như một lớp đơn. Mọi lệnh gọi tiếp theo tới
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Out[1]:
Khung đệm
Khi bạn tạo một phiên bản D3DShot, bộ đệm khung cũng được khởi tạo. Nó có nghĩa là một cách an toàn theo luồng, nhập trước, xuất trước để giữ một số lượng ảnh chụp nhất định và được triển khai dưới dạng
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Theo mặc định, kích thước của bộ đệm khung được đặt thành 60. Bạn có thể tùy chỉnh nó khi tạo đối tượng D3DShot của mình
Out[1]:
Hãy chú ý đến việc sử dụng RAM với các giá trị lớn hơn;
Bộ đệm khung có thể được truy cập trực tiếp bằng
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Bộ đệm được sử dụng theo các phương pháp sau
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
0import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
1
Nó luôn tự động bị xóa trước khi bắt đầu một trong các thao tác này
Hiển thị
Khi bạn tạo một phiên bản D3DShot, các màn hình khả dụng của bạn sẽ tự động được phát hiện cùng với tất cả các thuộc tính có liên quan của chúng
Out[1]:
Theo mặc định, màn hình chính của bạn sẽ được chọn. Tại mọi thời điểm, bạn có thể xác minh màn hình nào được đặt để sử dụng để chụp
Out[1]:
Out[1]:
Chọn một màn hình khác để chụp cũng đơn giản như đặt
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]2 thành một giá trị khác từ
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]3
Out[1]:
Out[1]:
Xoay và chia tỷ lệ màn hình được D3DShot phát hiện và xử lý cho bạn
- Ảnh chụp trên màn hình xoay sẽ luôn ở đúng hướng [i. e. phù hợp với những gì bạn nhìn thấy trên màn hình thực của mình]
- Ảnh chụp trên màn hình được chia tỷ lệ sẽ luôn ở độ phân giải đầy đủ, không theo tỷ lệ [e. g. 1280x720 ở tỷ lệ 200% sẽ mang lại 2560x1440 ảnh chụp]
Vùng
Tất cả các phương pháp chụp [bao gồm cả ảnh chụp màn hình] chấp nhận một
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]4 kwarg tùy chọn. Giá trị dự kiến là một bộ số nguyên có độ dài 4 sẽ được cấu trúc như thế này
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]1
Ví dụ: nếu bạn chỉ muốn chụp vùng 200px x 200px được bù 100px từ cả bên trái và trên cùng, bạn sẽ thực hiện
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]2
Nếu bạn đang chụp màn hình được chia tỷ lệ, vùng sẽ được tính theo độ phân giải đầy đủ, không theo tỷ lệ
Nếu bạn xem qua mã nguồn, bạn sẽ nhận thấy rằng việc cắt vùng xảy ra sau khi chụp toàn bộ màn hình. Điều đó có vẻ không tối ưu nhưng thử nghiệm đã cho thấy rằng sao chép một vùng của GPU D3D11Texture2D sang CPU đích D3D11Texture2D bằng CopySubresourceRegion chỉ nhanh hơn khi vùng đó rất nhỏ. Trên thực tế, không mất nhiều thời gian để các khu vực lớn hơn thực sự bắt đầu trở nên chậm hơn so với chụp toàn màn hình bằng phương pháp này. Để làm cho mọi thứ tồi tệ hơn, nó làm tăng thêm rất nhiều sự phức tạp bằng cách làm cho độ cao bề mặt không khớp với kích thước bộ đệm và xử lý các màn hình xoay khác nhau. Do đó, người ta quyết định rằng sẽ hợp lý hơn nếu gắn bó với CopyResource trong mọi trường hợp và cắt xén sau khi thực tế
Cách sử dụng
Tạo một phiên bản D3DShot
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]3
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]5 chấp nhận 2 kwargs tùy chọn
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
6. Sử dụng đầu ra chụp nào. Xem phần Capture Outputs trong Conceptsimport d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
7. Kích thước tối đa mà bộ đệm khung có thể tăng lên. Xem phần Bộ đệm khung bên dưới Khái niệm
KHÔNG nhập trực tiếp lớp D3DShot và cố gắng tự khởi tạo nó. Hàm trợ giúp
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]5 khởi tạo và xác thực rất nhiều thứ cho bạn ở hậu trường
Khi bạn có một phiên bản D3DShot trong phạm vi, chúng ta có thể bắt đầu thực hiện mọi thứ với nó
Liệt kê các màn hình được phát hiện
Out[1]:
Chọn một màn hình để chụp
Màn hình chính của bạn được chọn theo mặc định nhưng nếu bạn có thiết lập nhiều màn hình, bạn có thể chọn một mục khác trong
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]3
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]5
Chụp màn hình
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]6
Out[1]:
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
4. Một bộ vùng. Xem phần Khu vực trong Khái niệm
trả lại. Ảnh chụp màn hình có định dạng phù hợp với đầu ra chụp mà bạn đã chọn khi tạo đối tượng D3DShot của mình
Chụp ảnh màn hình và lưu vào đĩa
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]7
Out[1]:
3. Đường dẫn/thư mục ghi file. Nếu bỏ qua, thư mục làm việc của chương trình sẽ được sử dụngOut[1]:
4. Tên tập tin để sử dụng. Tiện ích mở rộng được phép là. . png,. jpg. Nếu bỏ qua, tên tệp sẽ làOut[1]:
5Out[1]:import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
4. Một bộ vùng. Xem phần Khu vực trong Khái niệm
trả lại. Một chuỗi đại diện cho đường dẫn đầy đủ đến tệp hình ảnh đã lưu
Chụp ảnh màn hình mỗi X giây
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]8
Hoạt động này là luồng và không chặn. Nó sẽ tiếp tục chạy cho đến khi
Out[1]:
Out[1]:
import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
4. Một bộ vùng. Xem phần Khu vực trong Khái niệm
trả lại. Một giá trị boolean cho biết chuỗi chụp đã được bắt đầu hay chưa
Chụp ảnh màn hình cứ sau X giây và lưu vào đĩa
import d3dshot d = d3dshot.create[] d.screenshot_to_disk[]9
Hoạt động này là luồng và không chặn. Nó sẽ tiếp tục chạy cho đến khi
Out[1]:
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape1 chấp nhận 2 kwargs tùy chọn
3. Đường dẫn/thư mục ghi file. Nếu bỏ qua, thư mục làm việc của chương trình sẽ được sử dụngOut[1]:import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
4. Một bộ vùng. Xem phần Khu vực trong Khái niệm
trả lại. Một giá trị boolean cho biết chuỗi chụp đã được bắt đầu hay chưa
Bắt đầu chụp màn hình tốc độ cao
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Hoạt động này là luồng và không chặn. Nó sẽ tiếp tục chạy cho đến khi
Out[1]:
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape5 chấp nhận 2 kwargs tùy chọn
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape
6. Có bao nhiêu lần chụp mỗi giây để nhắm tới. Tỷ lệ chụp hiệu quả sẽ giảm nếu hệ thống không thể theo kịp nhưng nó sẽ không bao giờ vượt qua mục tiêu này. Bạn nên đặt giá trị này thành giá trị hợp lý cho trường hợp sử dụng của mình để không lãng phí tài nguyên hệ thống. Mặc định được đặt thành 60import d3dshot import time d = d3dshot.create[] d.capture[] time.sleep[5] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] d.get_latest_frame[]
4. Một bộ vùng. Xem phần Khu vực trong Khái niệm
trả lại. Một giá trị boolean cho biết chuỗi chụp đã được bắt đầu hay chưa
Lấy khung hình mới nhất từ bộ đệm
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
trả lại. Khung có định dạng phù hợp với đầu ra chụp mà bạn đã chọn khi tạo đối tượng D3DShot của mình
Lấy một khung cụ thể từ bộ đệm
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
trả lại. Khung có định dạng phù hợp với đầu ra chụp mà bạn đã chọn khi tạo đối tượng D3DShot của mình
Lấy các khung cụ thể từ bộ đệm
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
trả lại. Danh sách các khung có định dạng phù hợp với đầu ra chụp mà bạn đã chọn khi tạo đối tượng D3DShot của mình
Lấy các khung cụ thể từ bộ đệm dưới dạng ngăn xếp
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Chỉ có tác dụng đối với đầu ra chụp NumPy và PyTorch
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape8 chấp nhận 1 kwarg tùy chọn
import d3dshot import time d = d3dshot.create[capture_output="numpy"] d.display = d.displays[1] d.capture[] time.sleep[3] # Capture is non-blocking so we wait explicitely d.stop[] frame_stack = d.get_frame_stack[[0, 1, 2, 3], stack_dimension="last"] frame_stack.shape
9. Một trong những người đầu tiên, cuối cùng. Trục / chiều nào để thực hiện ngăn xếp trên
trả lại. Một mảng duy nhất được xếp chồng lên nhau trên kích thước đã chỉ định với định dạng phù hợp với đầu ra chụp mà bạn đã chọn khi tạo đối tượng D3DShot của mình. Nếu đầu ra chụp không thể xếp chồng lên nhau, hãy trả về danh sách các khung
Kết xuất bộ đệm khung vào đĩa
Các tệp sẽ được đặt tên theo quy ước này.
Out[1]:
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
3. Đường dẫn/thư mục ghi file. Nếu bỏ qua, thư mục làm việc của chương trình sẽ được sử dụngOut[1]:
trả lại. Không có
Hiệu suất
Việc đo lường hiệu suất chính xác của Windows Desktop Duplication API tỏ ra hơi phức tạp vì nó sẽ chỉ trả về dữ liệu kết cấu mới nếu nội dung của màn hình đã thay đổi. Điều này là tối ưu cho hiệu suất nhưng lại gây khó khăn khi diễn đạt theo số khung hình trên giây, phép đo mà mọi người có xu hướng mong đợi đối với điểm chuẩn. Cuối cùng, giải pháp cuối cùng là chạy một trò chơi video FPS cao trên màn hình để chụp nhằm đảm bảo nội dung màn hình luôn khác nhau trong khi đo điểm chuẩn
Như mọi khi, hãy nhớ rằng điểm chuẩn vốn có sai sót và phụ thuộc nhiều vào cấu hình phần cứng cá nhân của bạn và các trường hợp khác. Sử dụng các con số bên dưới như một dấu hiệu tương đối về những gì mong đợi từ D3DShot, không phải là một sự thật tuyệt đối nào đó
2560x1440 trên NVIDIA GTX 1080 Ti1920x1080 trên Intel UHD Graphics 6301080x1920 [dọc] trên Intel UHD Graphics 630"pil"29. 717FPS47. 75FPS35. 95 FPS"nặng nề"57. 667FPS58. 1FPS58. 033 FPS"numpy_float"18. 783FPS29. 05FPS27. 517 FPS"pytorch"57. 867FPS58. 1 FPS34. 817 FPS"pytorch_float"18. 767FPS28. 367FPS27. 017 FPS"pytorch_gpu"27. 333FPS35. 767FPS34. 8 khung hình/giây"pytorch_float_gpu"27. 267 FPS37. 383FPS35. 033FPSCác đầu ra chụp nhanh nhất tuyệt đối dường như là "pytorch" và không xoay được; . Ở vùng đất Python, đây là NHANH CHÓNG
Hiệu suất đầu ra chụp "numpy" tốt như thế nào?
Mảng NumPy có giao diện ctypes có thể cung cấp cho bạn địa chỉ bộ nhớ thô của chúng [
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Trong thực tế, nó kết thúc như thế này
Out[1]: './1554298682.5632973.png'
Hoạt động cấp thấp này cực kỳ nhanh, bỏ lại mọi thứ khác thường cạnh tranh với NumPy trong bụi
Tại sao đầu ra chụp "pytorch" chậm hơn trên màn hình được xoay?
Đừng nói với ai nhưng lý do nó có thể cạnh tranh với NumPy ngay từ đầu chỉ vì. nó được tạo từ một mảng NumPy được xây dựng từ phương thức trên. Nếu bạn dò mã, bạn sẽ thực sự tìm thấy
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Tại sao đầu ra chụp "pil", là mặc định, không phải là nhanh nhất?
PIL không có giao diện ctypes như NumPy, do đó, một mảng phụ cần được đọc vào Python trước rồi sau đó được đưa vào
Out[1]: [1080, 1920, 3, 4]
Nó vẫn là đầu ra chụp mặc định vì
- Các đối tượng PIL Image có xu hướng quen thuộc với người dùng Python
- Đó là cách phụ thuộc nhẹ hơn/đơn giản hơn cho thư viện so với NumPy hoặc PyTorch
Tại sao các phiên bản float của đầu ra chụp chậm hơn?
Dữ liệu của kết cấu Direct3D có thể truy cập được bằng Desktop Duplication API được định dạng dưới dạng byte. Thay vào đó, để biểu diễn dữ liệu này dưới dạng float được chuẩn hóa, cần thực hiện phép chia kiểu và phân chia theo phần tử trên mảng chứa các byte đó. Điều này áp đặt một hình phạt hiệu suất lớn. Thật thú vị, bạn có thể thấy hình phạt về hiệu suất này được giảm nhẹ trên các bộ kéo PyTorch của GPU do sự phân chia theo phần tử có thể được song song hóa trên diện rộng trên thiết bị