【Opencv学习(二)】内存溢出和内存泄漏总结

本文总结了OpenCV中可能导致内存溢出的原因,包括图像载入路径错误、图像类型不匹配、大量图片读取时的内存管理及ROI获取时未使用clone造成的内存泄漏。特别指出,在获取ROI时,不使用clone会导致img和roi都无法释放,从而造成内存泄漏,建议使用C++接口以减少内存问题。

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:发现在读到第721张时,内存溢出了,无法继续读。

    出错语句为pframe2 = cvLoadImage(pname2);

&

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,用于处理图像视频数据。内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统所能提供的内存空间,导致程序崩溃或者运行异常。 在使用OpenCV时,可能会遇到内存溢出的问题,主要有以下几个原因: 1. 图像尺寸过大:如果处理的图像尺寸过大,会占用大量的内存空间。当内存不足以容纳图像数据时,就会发生内存溢出。可以通过降低图像分辨率或者使用图像压缩算法来减少内存占用。 2. 内存泄漏:在程序中没有正确释放已经申请的内存空间,导致内存不断累积,最终耗尽系统资源。可以通过检查代码,确保每次申请的内存都能正确释放。 3. 大量创建对象:如果在循环中频繁创建对象,会导致内存占用过高。可以考虑重用对象或者使用对象池来减少内存消耗。 4. 不合理的算法设计:某些算法可能会占用大量的内存空间,特别是在处理大规模数据时。可以考虑优化算法,减少内存占用。 为了避免OpenCV内存溢出的问题,可以采取以下措施: 1. 合理规划内存使用:在编写程序时,要合理估计所需内存空间,并及时释放不再使用的内存。 2. 使用合适的数据结构:选择合适的数据结构来存储处理图像数据,避免不必要的内存占用。 3. 优化算法代码:对于大规模数据处理,可以考虑使用分块处理或者并行计算等技术来减少内存占用。 4. 监控内存使用情况:通过工具或者代码监控内存使用情况,及时发现解决内存溢出问题。
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