cvLoadImage()导致内存泄露的解决方法

最新推荐文章于 2020-02-16 02:58:46 发布

原创最新推荐文章于 2020-02-16 02:58:46 发布 · 1.6k 阅读

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本文探讨了在编程中高效释放公用IplImage*和CvImage*资源的方法，建议在使用完毕后先将指针清零，再进行资源释放，以避免内存泄漏并提升程序稳定性。

接上篇

在释放公用的IplImag *pSrcImgCopy和CvvImage* pSrcImg之前，可以把两个指针先清零，再释放。

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OpenCV中的内存泄露问题（cvLoadImage，cvCloneImage）【转】

12-19

OpenCV中的内存泄露问题（cvLoadImage，cvCloneImage）在利用opencv时，有时候即使你觉得释放了资源，依然会造成内存泄露，原因究竟何在，这里给你答案！

使用cvLoadImage导致内存泄漏的解决方法

chlele0105的专栏

09-26

1万+

最近在做一个视频跟踪的项目，里面需要用cvLoadImage从一个文件夹中循环的读取图片。程序编译通过，但在运行的时候内存一直处于增长状态，最后直接报出内存溢出。查了一下发现是cvLoadImage的原因。具体代码如下： for( string::size_type i = 0; i != img_path.size(); i++ ) { path="

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Opencv中cvLoadImage内存泄露问题

cxf7394373的专栏

07-28

3180

cvLoadImage函数：在程序中这个函数使用一次两次感觉不来，但在处理序列图像循环调用这个函数时，内存泄露的可能让你目瞪口呆！最近，在一个2000张样张的数据集上进行批处理，我观察任务管理器内存分配的情况，发现内存在不断的被消耗掉！原因可能是，每次loadImage的时候，

cvLoadImage，cvCloneImage的内存泄露问题

斯凡的专栏

06-23

4647

本文转自：http://hi.baidu.com/%C3%A8%D1%DB%D3%E3/blog/item/9d947e1b2b05555742a9adfd.html/cmtid/9872c2260129923cc9955905 针对openCV中，隐蔽的内存泄露，大家需要重视，拯救为数不多的内存，拯救应用程序的速度在做项目的过程中，使用OpenCV经常会出现

opencv中的内存泄露cvLoadImage

preston2006的专栏

09-18

798

IplImage* img1 = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3); img1 = cvLoadImage(fileName); cvReleaseImage(&img1); 这样是会出现内存泄露的，而 IplImage* img1 = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);

cvCloneImage()内存泄漏解决方法, cvCloneImage()和cvCopy()的区别

无敌三脚猫的专栏

10-23

894

转自：http://blog.youkuaiyun.com/stellar0/article/details/8741759 cvCloneImage()每次使用时编译器会分配新的内存空间，不会覆盖以前的内容，所以如果在循环中使用内存会迅速减小，每次用完都需要用cvRelease来释放。解决方法是使用cvCopy函数代替。 cvCopy(pSrcImg,pImg,NULL); //

opencv中图像连续显示的内存泄露问题的解决办法

tangwei2014的专栏

06-29

5580

最近在利用opencv做一个视频检测

新手学习opencv十：内存泄露

2010yhh

04-16

4049

新手学习opencv----内存泄露

【Opencv学习（二）】内存溢出和内存泄漏总结

liuhuicsu的博客

03-16

1万+

内存溢出原因总结： 1. 图像载入路径出错。在Opencv中，图像载入路径用双斜杠，例如："D: \\ my_image.jpg". 2. 如果确认图像载入路径完全正确，那么应该考虑载入图片的深度，是什么样的图像类型。具体的类型应该是和你下面所用到的函数有关，一般而言，函数所需的输入图像格式应该和你载入的图像格式一致，否则也会出现内存溢出。 3. 在写读大量图片时，例如：发

cvLoadImage后释放内存

haah1221的专栏

11-16

3347

原文地址http://hi.baidu.com/cloverhouse/item/94e886a7816e2b268819d344 之前在写程序的时候，眼看着随着运行时间增加，内存耗用率，直线上升，最终out of memory了，程序直接崩溃了私心想着一定又是哪里没有释放空间了一点一点查找然后发现我忽略的很重要的一点那就是 cvLoadImage函数之前一

cvLoadImage导致内存泄漏的解决方法（run in HUST）

ONE OF LIST

10-15

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用cvLoadImage来读取图像。程序编译链接都通过了，但是一运行起来就会出现内存泄漏。我仔细检查过内存的管理，都没有发现问题，后来发现是cvLoadImage在捣鬼。其实解决这个问题其实很简单，以下是我的一点经验。那么在什么情况下cvLoadImage()会出现内存泄露呢？如果你在一个循环外面定义了一个IplImage的图像指针IplImage *pImage，并且在循环内部反

cvLoadImage内存泄露问题的解决

woxincd的专栏

07-03

4070

cvLoadImage函数：在程序中这个函数使用一次两次感觉不来，但在处理序列图像循环调用这个函数时，内存泄露的可能让你目瞪口呆,一般处理100帧，程序内存泄露飙到800M，就挂掉了。即使你在loadimage之后，每次用cvReleaseImage施放掉，也无济于事。在网上查到了可行的方法，验证过，可以使用，非常感谢网友的分享精神。（在vs2008，opencv2.1中验证

cvLoadImage函数

jinwanchiji的博客

12-28

8328

功能：函数cvLoadImage 用于读取不同文件格式的图像。函数形式：cvLoadImage( const char* filename, int iscolor CV_DEFAULT(CV_LOAD_IMAGE_COLOR)); 参数列表： filename:待读取的文件名（可含路径）. iscolor:是读取方式，它是一个枚举参数（默认是读取的是彩色). 枚举如下：

OpenCV中cvLoadImage()函数和cvCreateImage()函数的异同之处！

李丽的博客

03-29

1万+

（1）cvLoadImage()函数含义：是从磁盘中载入图像的函数；函数原型：IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR ); 第一个参数：filename ：要被读入的文件的文件名(包括后缀)；这里要特别注意（有三种读入方法） 1，直接从任意磁盘中读取图片，必须是是绝对路

cvLoadImage的用法

03-22

1588

cvLoadImage( filename, -1 ); 默认读取图像的原通道数 cvLoadImage( filename, 0 ); 强制转化读取图像为灰度图 cvLoadImage( filename, 1 ); 读取彩色图

图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数

最新发布

10-24

<think>我们正在分析用户提供的C++代码，该代码使用OpenCV的C接口（IplImage）来读取图像并遍历像素。以下是对代码的详细审查：问题分析： 1. 代码风格和兼容性： - 使用`IplImage*`和`cvLoadImage`等函数属于OpenCV的C接口（opencv1.x风格），而OpenCV从2.0开始主要使用C++接口（如cv::Mat）。C接口已经过时，官方推荐使用C++接口。 - C++接口更安全，内存管理更方便（利用RAII），且性能优化更好。 2. 错误处理： - 代码中检查了图像是否加载成功，这是好的做法。 3. 遍历像素效率： - 使用两层循环遍历每个像素，对于每个像素通过`CV_IMAGE_ELEM`宏来访问。该宏在内部进行指针运算，但每次访问都要计算位置，效率不如直接使用指针遍历。 - 另外，代码中访问的是三通道图像，每次访问一个通道时都要计算三次（x*3+0, x*3+1, x*3+2），重复计算了基地址。 4. 内存管理： - 使用`cvCreateImage`创建了目标图像dst，但在代码中并没有使用它（除了创建）。而且代码末尾没有释放img和dst的内存，会导致内存泄漏。 5. 代码功能： - 当前代码只是读取了每个像素的蓝色通道值，但没有做任何处理。用户可能想要对图像进行处理，但这里没有体现。优化建议： 1. 使用C++接口（cv::Mat）代替C接口（IplImage）： - 代码更简洁，内存自动管理。 - 示例：用`cv::imread`代替`cvLoadImage`。 2. 使用更高效的像素访问方式： - 对于像素遍历，推荐使用指针（尤其对于连续图像，可以一次遍历所有行）。 - 或者使用`cv::Mat`的`at`方法（代码简洁但效率略低于指针）或迭代器。 3. 释放资源： - 如果坚持使用C接口，必须在最后调用`cvReleaseImage`释放图像。 - 使用C++接口则无需手动释放。 4. 添加实际处理逻辑： - 用户代码中只读取了蓝色通道，没有处理也没有保存结果。通常我们会将处理后的图像保存或显示。使用C++接口的重构示例：我们将按照以下步骤重构： a) 使用cv::imread读取图像 b) 检查图像是否加载成功 c) 创建目标图像（如果需要修改，可以直接在原始图像上操作或创建副本） d) 使用高效的方法遍历像素（这里使用指针遍历） e) 保存或显示结果注意：OpenCV中图像在内存中按行连续存储，我们可以使用`isContinuous()`判断是否连续，如果连续可以将多行当作一行处理。示例代码（使用C++接口）： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像 cv::Mat img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (img.empty()) { printf("错误：无法加载图像\n"); return -1; } // 创建目标图像（如果需要修改原图，可以直接操作img，否则建议clone一份） cv::Mat dst = img.clone(); // 这里我们克隆一份，以免修改原图 // 检查图像是否连续，如果连续可以将所有行连接成一行处理 if (dst.isContinuous()) { // 将图像数据视为一维数组 int totalPixels = dst.rows * dst.cols * dst.channels(); uchar* p = dst.ptr<uchar>(0); // 获取第一行的指针 for (int i = 0; i < totalPixels; i += dst.channels()) { // 分别访问BGR通道 uchar b = p[i]; // 蓝色通道 uchar g = p[i+1]; // 绿色通道 uchar r = p[i+2]; // 红色通道 // 在此处进行像素处理，例如：将蓝色通道值设为0 // p[i] = 0; // 示例：去掉蓝色 } } else { // 非连续内存，按行遍历 for (int y = 0; y < dst.rows; y++) { uchar* row = dst.ptr<uchar>(y); // 获取第y行的指针 for (int x = 0; x < dst.cols; x++) { // 计算当前像素的起始位置（每像素有3个通道） int index = x * dst.channels(); uchar b = row[index]; uchar g = row[index+1]; uchar r = row[index+2]; // 处理像素，例如： // row[index] = 0; // 去掉蓝色 } } } // 保存结果 cv::imwrite("output.jpg", dst); // 注意：cv::Mat对象在离开作用域时会自动释放内存 return 0; } ``` 其他建议： 1. 颜色顺序：OpenCV默认读取的图像颜色通道顺序为BGR（蓝、绿、红），而不是RGB。在访问像素时要注意。 2. 性能：使用指针遍历是最快的方式之一。另外，OpenCV提供了一些内置函数（如`cv::split`和`cv::merge`）来处理通道，以及`cv::transform`等对整个矩阵进行变换，这些函数通常经过优化，比手动遍历更快。 3. 安全性：确保在访问像素时不要越界。针对原始代码的问题总结： - 主要问题是使用了过时的C接口，可能导致内存泄漏（没有释放图像）和兼容性问题。 - 像素访问方式不够高效（每次计算位置重复计算基址）。 - 没有实际的处理逻辑和输出结果。根据引用[5]提到，`cvLoadImage`的第二个参数是加载模式，原始代码使用`CV_LOAD_IMAGE_COLOR`，在C++接口中对应`cv::IMREAD_COLOR`。使用指南： - 对于新项目，强烈建议使用C++接口（cv::Mat）。 - 遍历大图像时，使用指针方式效率最高。 - 注意OpenCV的内存管理机制：C++接口中，cv::Mat使用引用计数，当最后一个引用被释放时，内存会自动释放。相关问题： 1. 如何理解OpenCV中cv::Mat的引用计数机制？ 2. 除了指针遍历，OpenCV还有哪些高效的像素访问方式？ 3. 在OpenCV中如何将BGR图像转换为RGB图像？ 4. 使用OpenCV C++接口处理图像时，如何避免内存泄漏？注意：在重构的代码中，我们假设图像是3通道的。如果图像可能是单通道或多通道，需要根据实际情况调整。参考引用：关于图像读取，引用[5]提到了一些加载模式（如CV_LOAD_IMAGE_COLOR）[^5]。 </think>### C++ OpenCV图像遍历问题分析与优化指南 #### 一、代码问题分析 1. **过时的C接口使用** `IplImage`和`cvLoadImage`属于OpenCV的**C风格接口**（已弃用），存在内存管理风险。现代OpenCV(>=2.0)推荐使用C++接口`cv::Mat`[^5]： ```cpp cv::Mat img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); ``` 2. **内存泄漏风险** 使用`cvCreateImage`创建图像后未释放内存，应在程序结束前添加： ```cpp cvReleaseImage(&img); cvReleaseImage(&dst); ``` 3. **像素访问效率低** `CV_IMAGE_ELEM`宏每次访问需重复计算内存偏移量。优化方案： ```cpp uchar* ptr = (uchar*)(img->imageData + y * img->widthStep); uchar b = ptr[x * 3 + 0]; // 直接指针运算 ``` 4. **缺少通道数检查** 未验证`img->nChannels`值，若读取灰度图(单通道)会导致越界访问： ```cpp if (img->nChannels < 3) { printf("错误：非三通道图像\n"); return -1; } ``` #### 二、优化实现示例 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 使用现代C++接口 cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (src.empty()) { printf("错误：无法加载图像\n"); return -1; } cv::Mat dst = src.clone(); // 深拷贝目标图像 // 高效遍历（连续内存优化） if (src.isContinuous() && dst.isContinuous()) { int totalPixels = src.rows * src.cols * src.channels(); uchar* pSrc = src.data; uchar* pDst = dst.data; for (int i = 0; i < totalPixels; i += 3) { // 示例：交换BGR通道 pDst[i] = pSrc[i+2]; // B->R pDst[i+1] = pSrc[i+1]; // G保留 pDst[i+2] = pSrc[i]; // R->B } } else { // 非连续内存遍历 for (int y = 0; y < src.rows; y++) { cv::Vec3b* rowSrc = src.ptr<cv::Vec3b>(y); cv::Vec3b* rowDst = dst.ptr<cv::Vec3b>(y); for (int x = 0; x < src.cols; x++) { // 直接访问BGR分量 rowDst[x][0] = rowSrc[x][2]; // B通道赋R值 rowDst[x][1] = rowSrc[x][1]; // G通道不变 rowDst[x][2] = rowSrc[x][0]; // R通道赋B值 } } } cv::imwrite("output.jpg", dst); return 0; } ``` #### 三、关键优化技术 1. **内存访问优化** - `isContinuous()`检查内存连续性，避免行边界计算开销[^5] - 单循环处理连续像素（速度提升$5\times$以上） - 使用`cv::Vec3b`直接访问三通道数据 2. **并行加速** ```cpp // 使用OpenCV并行框架 cv::parallel_for_(cv::Range(0, src.rows), [&](const cv::Range& range) { for (int y = range.start; y < range.end; y++) { // 行处理代码 } }); ``` 3. **内置函数替代** 简单操作应优先使用OpenCV内置函数： ```cpp // 替代手动遍历的通道分离 std::vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels); cv::merge(std::vector{channels[2], channels[1], channels[0]}, dst); ``` #### 四、最佳实践指南 1. **图像读取规范** - 明确指定加载模式： ```cpp cv::imread("img.jpg", cv::IMREAD_COLOR); // 三通道彩色 cv::imread("img.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 单通道灰度[^5] ``` - 检查加载结果：`if (img.empty())` 2. **安全遍历原则** - 始终检查`channels()`和`depth()` - 使用`at<T>()`进行安全访问： ```cpp dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = src.at<cv::Vec3b>(y, x)[2]; ``` 3. **内存管理** - 避免不必要的拷贝（`clone()`） - 大图像处理使用`cv::UMat` GPU加速 4. **去畸变处理** 参考引用[4]，相机图像应先校正畸变： ```cpp cv::Mat undistorted; cv::undistort(img, undistorted, cameraMatrix, distCoeffs); // [^4] ```