解决Python中plt.imshow与plt.show导致的内存泄漏问题
本文探讨了在Python批量处理并显示图片时,使用plt.imshow()和plt.show()可能引发的内存泄漏问题。通过示例代码展示了问题现象,并提供了基于base64解码及skimage库的替代处理思路,旨在帮助开发者优化图像处理流程,避免进程内存持续上涨。
plt.imshow与plt.show内存泄漏问题
在Python中处理批量图片且需逐一显示的场景下,若直接调用plt.imshow()配合plt.show(),极易引发内存泄漏。实际运行中可观察到,相关Python进程的内存占用会随处理图片数量增加而持续攀升,目前已有针对该问题的解决思路。
问题代码示例
from matplotlib import pyplot as plt
...
for...:
...
plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE)
plt.imshow(image_np)
plt.show()
内存中读取base64图片的方法
补充相关技术知识:如何在Python内存中高效读取并处理base64编码的图片数据。
base64转RGB实现代码
import base64
import skimage.io
import matplotlib.pyplot as plt
def base64_to_rgb(base64_str):
"""
默认base64中的图像为rgb,直接转换成即可
:param base64:
:return:
"""
if isinstance(base64_str, bytes):
base64_str = base64_str.decode("utf-8")
imgdata = base64.b64decode(base64_str)
img = skimage.io.imread(imgdata, plugin='imageio')
return img
base = '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'
img = base64_to_rgb(base)
plt.imshow(img)
plt.show()
总结
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