Ambilight용 Python 화면 캡처(더 적은 리소스 집약적) (Python Screen Capture for Ambilight (less resource intensive))

문제 설명

Ambilight용 Python 화면 캡처(더 적은 리소스 집약적) (Python Screen Capture for Ambilight (less resource intensive))

저는 Python으로 화면을 캡처하고 Ambilight용 데이터를 분석하기 위한 작은 스크립트를 개발 중입니다. 이미 작동하고 있지만 몇 가지 성능 문제가 있습니다.

• YouTube를 시청하는 동안 스크립트가 CPU 리소스를 약 25%‑50% 차지합니다(현재 i5‑2410M @ fullHD, 스크립트는 i7‑ 6670k @ 4k (내 새 PC))
• 약 11fps를 캡처할 수 있어 앰비라이트에 충분하지만 더 빨리 캡처할 수 있다면 샷과 샷 사이에 지연을 넣을 수 있습니다. 리소스 줄이기
• 메인 모니터만 캡처됩니다. 선택할 수 있다면 좋을 것입니다.

내 스크립트:

import time
import asyncio
import websockets
from PIL import ImageGrab
from PIL import ImageStat
from PIL import ImageEnhance

# Analyzing the image and deleting black borders from movies (21:9 or 4:3)
def analyze_borders(debug=False):
    min_size = 3
    im = ImageGrab.grab()
    width, height = im.size
    box = []
    for x in range(0, height):
        # check top
        line = im.crop((0, x, width, x + 1))
        if debug:
            print("TOP", ImageStat.Stat(line).median)
        if ImageStat.Stat(line).median > [1, 1, 1]:
            box.append(x)
            break
        if x >= height / min_size:
            box.append(int(height / min_size))
            break
    for x in range(height, 0, ‑1):
        # check bottom
        line = im.crop((0, x, width, x + 1))
        if debug:
            print("BOTTOM", ImageStat.Stat(line).median)
        if ImageStat.Stat(line).median > [1, 1, 1]:
            box.append(height ‑ x ‑ 1)
            break
        if x <= height / min_size:
            box.append(int(height / min_size))
            break
    for x in range(0, width):
        # check left
        line = im.crop((x, 0, x + 1, height))
        if debug:
            print("LEFT", ImageStat.Stat(line).median)
        if ImageStat.Stat(line).median > [1, 1, 1]:
            box.append(x)
            break
        if x >= width / min_size:
            box.append(int(width / min_size))
            break
    for x in range(width, 0, ‑1):
        # check right
        line = im.crop((x, 0, x + 1, height))
        if debug:
            print("RIGHT", ImageStat.Stat(line).median)
        if ImageStat.Stat(line).median > [1, 1, 1]:
            box.append(width ‑ x ‑ 1)
            break
        if x <= width / min_size:
            box.append(int(width / min_size))
            break
    return box


def capture():
    return ImageGrab.grab()


@asyncio.coroutine
def start():
    time1 = time.time()
    websocket = yield from websockets.connect('ws://localhost:8887/')
    for x in range(0, 1000):
        im = capture()
        im = ImageEnhance.Color(im).enhance(1)
        im = ImageEnhance.Contrast(im).enhance(1)
        box = [0, 0, 0, 0]
        if x % 100 == 0:
            box = analyze_borders()
            print(box)
        w, h = im.size
        im = im.crop((box[2], box[0], w ‑ box[3], h ‑ box[1]))
        w, h = im.size
        im1 = im.crop((0, 0, int(w / 2), h))
        im2 = im.crop((int(w / 2), 0, w, h))
        stat1 = ImageStat.Stat(im1)
        stat2 = ImageStat.Stat(im2)
        # print(str(x) + " Median1: " + str(stat1.median))
        # print(str(x) + " Median2: " + str(stat2.median))
        yield from websocket.send(str("C1:(" + str(stat1.median[0]) +
                                      ", " + str(stat1.median[1]) +
                                      ", " + str(stat1.median[2]) + ")"))
        yield from websocket.send(str("C2:(" + str(stat2.median[0]) +
                                      ", " + str(stat2.median[1]) +
                                      ", " + str(stat2.median[2]) + ")"))
    yield from websocket.close()
    duration = time.time() ‑ time1
    print(str(duration))
    print(str(1000 / duration))


asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start())

Websocket 부분은 내 LED Stripes가 메시지를 수신하는 RaspberryPi에 연결되어 있기 때문입니다. 성능 최적화가 있을 수 있지만 주요 문제는 PIL에 있다고 생각합니다.

다음 답변을 찾았습니다. https: //stackoverflow.com/a/23155761/5481935

이 방법이 가장 좋은 방법이라고 생각하지만 win32ui로 전체 화면을 캡처하고 부분으로 자르는 방법을 이해하지 못합니다. 저는 이제 막 파이썬을 시작하고 있습니다. 지금은 두 부분만 자르지만 화면 뒤에 디지털 LED 스트라이프를 설치하면 더 많은 부분을 캡처할 예정입니다.

독일에서 감사합니다, Johannes

편집: 대부분의 최적화는 캡처 방식에서 가능하다고 생각합니다. 또한 위에 링크한 답변이 매우 좋다고 생각하지만,

참조 솔루션

방법 1:

PIL already implements an analyze_borders like function: getbbox. Use this instead for better performance, because iterating over the rows & columns of a image in Python will be slow.

You might also want to convert the PIL image into a numpy 2D array. numpy arrays can be easily analyzed in a variety of ways. For instance, to compute the median pixel value across all rows, you would simply do numpy.median(img, axis=1).

(by jhns、Jashandeep Sohi)

참조 문서

1. Python Screen Capture for Ambilight (less resource intensive) (CC BY‑SA 2.5/3.0/4.0)