近日需要處理大批量影象資料，執行指令碼後發現過一段時間指令碼的速度下降非常厲害，到了一次一秒。於是開始查詢原因。先展示我的指令碼：
import os,glob
import numpy as np
import cv2
import time
import gc
import sys
import subprocess
pae =
2path =
"d:\\data\\div2k_clip_128\\raw\\"
sim_path =
"d:\\data\\div2k_clip_128\\gray\\"
aim_path =
"d:\\data\\div2k_clip_128\\dat\\"
+str
(pae)
+"\\"
img_data = os.listdir(path)
for img in img_data:
if os.path.exists(os.path.join(aim_path,img[:-
4]+".dat"))
:continue
img_tmp = cv2.imread(sim_path+img[:-
4]+".png",0
) rows, cols = img_tmp.shape
rets = os.system(
"calic8e.exe"
+" "
+str
(path)
+str
(img)
+" "
+str
(rows)
+" "
+str
(cols)
+" 8 "
+str
(pae)
+" "
+aim_path+
str(img[:-
4])+
".dat"
)print
(str
(img)
+"====>"
+str
(img[:-
4])+
".dat"
)# time.sleep(0.1)
首先分析是否為opencv的問題。將os.system注釋後執行指令碼，在資源管理器中發現記憶體比較穩定。
上圖是含有os時執行的記憶體監控。
上圖為注釋os後執行時的記憶體監控。
經過簡單分析後得知是os.system的原因。
由於本人暫時沒找到os.system關於延時強制關閉程序的相關介紹，所以改用subprocess。繼續執行**發行仍然有問題。開啟資源監視器後發現系統有大量死程序來不及關閉。
上圖灰色程序即是我指令碼執行呼叫的exe。初步分析後得知是指令碼執行太快，導致計算機來不及刪除大量的exe。綜上，解決方法為新增短暫的延時，以減輕cpu負載。
本人採用延時0.1秒，可以看到，記憶體整體比較穩定，且cpu能夠有更多的時間刪除產生的程序。
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