问题标签 [python-mss]

我试图创建一个简单的程序来捕获屏幕截图（使用 mss）并让 tensorflow 预测/检测图像中的元素，但它不起作用。以下是部分代码：

有人能告诉我哪里出错了吗？它每次都返回以下错误：

请给出代码示例。提前致谢。

我是新手。我尝试使用 mss 来截屏监视器。我的代码：

当我运行代码时，此显示错误：

拜托，有人可以告诉我解决这个错误

需要使用 mss witchout 保存和打开图像才能“优化”这里的任务是我的代码，对不起我的英语不好。

我需要调整 mss 截取的屏幕截图的大小，以便 pytesseract 更好地阅读，我使用 pil+pyscreenshot 完成了它，但无法使用 mss 完成它。

在这里它与 pyscreenshot 一起工作

而且，我不关心维护方面收音机，使用 pytesseract 效果更好。

I have the following code

Using CapSource, I can record working video from my camera.

MSSSource, while showing fine in the window, produces 5kb large file which i can't play.

Using PIL.ImageGrab (not included here) works fine, so I wonder what is the issue with mss specifically.

What am I doing wrong, how can I troubleshoot the issue?

OS: Windows 10

好的，所以今天我怀旧了，开始玩 Arkham Origns。我到了这个部分，Deathstroke 一直在嘲笑我，所以我再试一次。但是不行，无法及时反击他的攻击。显然，我的时间不准确。

所以现在我开始思考，如果我使用“Python-mss”截取游戏截图，训练我自己的 haar 级联以获取“计数器”提示的裁剪图像（鼠标图像显示在显示屏上，告诉你何时单击哪个按钮），使用 for 循环浏览屏幕截图，如果我得到带有“计数器”提示的屏幕截图，我使用 pyautogui 模仿鼠标按钮。

但我觉得这种方法很慢（遍历每个屏幕截图并尝试检测鼠标按钮），当然，也很原始。无论如何我应该尝试一下吗？还是我应该尝试在 Keras 中构建一个 CNN？

我希望您向我推荐其他更好的选择。好吧，除了在比赛中变得更好。

根据显示器上显示的内容，即使我将压缩设置为 9，Python MSS 的屏幕截图也可以达到 2 MB。是否有另一种方法来减小文件大小或将其保存为 jpg哪个会更压缩？质量并不重要，我宁愿不必使用 PIL。

我正在制作一个 Python 程序，用于通过截屏将 PDF 文件转换为图像。我正在使用带有 Python 3.6.5 的 Anaconda 3（在 Windows 10 Enterprise 上运行）

我的系统上没有安装其他 Python 版本，因此不会有混淆的可能。

我使用以下方法创建了一个虚拟环境：

然后继续安装以下模块：

1. 蟒蛇=3.6.5 conda install python

2. pywin32=223 conda install pywin32

3. mss=1.7.3 conda install -c conda-forge mss

4. pyautogui=0.9.38 conda install -c conda-forge pyautogui

5. pyscreenshot=0.4.2 pip install pyscreenshot

6. pywin32-ctypes=0.0.1 conda install -c conda-forge pywin32-ctypes

7. pyreadline=2.1 conda install -c anaconda

在激活环境并使用列出模块时

上述模块与其他模块一起存在。

然而，当我运行程序时，它只会给出 ModuleNotFoundError : No module named 'mss'

该程序的其余部分工作正常。导入上面给出的其他模块没有问题。

有人可以告诉我这里可能是什么问题吗？

我使用 mss 截屏，因为它显然可以快速截屏。那么有没有一种方法可以将其转换为图像而无需将其保存在我的计算机上（速度更快），就像枕头中的 image.grab() 一样。这是因为我需要执行各种操作，例如裁剪找到对哪个枕头有用的颜色。

我正在尝试使用 opencv-python 捕获屏幕并连续显示图像。但由于某种原因，图像并没有像往常一样堆叠在一起。请看下面的源代码和截图。我在 ubuntu 18.04。谢谢！！