openCV训练程序申请内存不足

本文介绍如何在Windows系统下解决内存不足的问题,通过启用LargeAddressAware参数,允许程序使用超过2GB的内存。适用于已存在的程序和等待编译的程序,包括如何使用editbin.exe工具修改程序以利用更多内存资源。

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在用openCV训练分类器(特别是训练Adaboost类型的分类器)的时候,当样本的数量特别大的时候,就会出现申请内存不够的情况,很早以前碰到过这样的情况,最近再训练的时候又出现了这样的情况,于是在网上找了一下解决方法。

首先给出我的配置吧,win7 64位 + vs2010 + opencv2.4.9,其实这个问题的产生应该只与系统有关系

本文的绝大部分是引用自博友lff0305的“使用LargeAddressAware压榨额外的用户态内存”,在此向其表示感谢!

一般情况下,无论在32位系统还是64位系统下,一个Win32用户进程可用的内存空间只有2GB少一点。那么,假设一个Win32程序内存不够用了,又不想(或者没办法)编译成X64的,怎么办呢,MS提供了一种方法,Linker中的LargeAddressAware参数。
启用它,可以获得额外的用户态内存。我在自己的X64系统下测试,如果没有启用,可以申请2GB不到;但是启动了这个参数,则可以申请将近4GB(因为还要受32位程序32位指针的限制):


程序很简单,如下:

[cpp]  view plain copy
  1. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])  
  2. {  
  3.    int c = 0;  
  4.    while (true) {  
  5.       void * p = malloc(1024 * 1024 * 32);  
  6.       if (p != 0) {  
  7.          c++;  
  8.          printf("alloc %d MB OK\n", c * 32);  
  9.       } else {  
  10.         break;  
  11.       }  
  12.    }  
  13.    printf("alloc %d MB Totally\n", c * 32);   
  14.    getchar();  
  15.    return 0;  
  16. }  
运行结果是

该程序如果不设置LargeAddressAware参数的话是1986MB。
我自己没有测试32位的系统,但是查到的资料说需要设置/3GB的启动参数。
对于已经存在的程序(没办法编译),可以使用VC中带的editbin.exe工具把该标志位打开:

这样这个程序也可以使用超过2GB的内存了。
同样对于一个exe,可以使用dumpbin.exe来验证。
如果dumpbin.exe /headers 文件名.exe
显示 Application can handle large (>2GB) addresses
那么说明该应用程序可以使用超过2GB的内存
当然这种方法的缺点:
1. 在64位系统上没办法使用超过4GB的内存;不过以前只能用2G,聊胜于无了;

2. 在32位系统上必须打开/3GB启动参数,为用户态程序预留3GB的内存

3. 对于带有自校验的程序,不适用,因为dumpbin相当于修改了这个exe,那么文件校验肯定是失败了;

总之最终的解决方法还是使用(或者编译出)X64的程序。

-----------------------------------------------以上内容均引自使用LargeAddressAware压榨额外的用户态内存----------------------------------------

由于我的系统也是64位的,所以也没有对32位系统做相关的测试。

如果是等待编译的程序,则可以按照上面的方式在vs中进行修改;如果是已经编译好的程序,则可以用editbin.exe工具打开LargeAddressAware标志位。接下来主要是说一下用editbin.exe工具打开LargeAddressAware标志位。因为以前也没用过这玩意,所以刚开始看到了还不大会弄,看原博主的贴图中以为是直接把editbin.exe复制到相应的文件夹下就可以直接用了,可并不是这样,因为执行editbin还需要link.exe和MSPDB100.DLL,这在vs安装路径中很容易找到。后来发现可以直接通过Visual Studio命令提示来操作。可以在开始按钮中打开该命令提示,如图

在打开命令提示后,就可以用调用editbin.exe了,如图


将要已编译好的要修改的程序的完整路径放在最后面。执行完执行可以用dumpbin来查看,如图


看到显示 Application can handle large (>2GB) addresses,那么说明该应用程序可以使用超过2GB的内存。

最后附上一个链接,在这个链接里面可以看到win系统的相关内存限制说明,网址:

Memory Limits for Windows and Windows Server Releases

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何用OpenCV优化工业相机图像处理以减少延迟的问题。首先,我得理清用户的需求。用户提到的是工业相机图像处理,所以实时性和高精度可能很重要。延迟问题可能出现在图像采集、处理、传输等环节。 根据用户提供的引用内容,引用[1]提到OpenCV的DNN模块可以调用预训练模型,但无法训练。引用[2]涉及鱼眼校正的函数,引用[3]是关于iOS摄像头和OpenCV结合的步骤,引用[4]提到了代码结构和多线程优化。这些可能需要结合起来考虑。 首先,工业相机的延迟优化可能涉及硬件和软件两方面。但用户主要关注OpenCV的处理优化,所以需要集中在软件层面的最佳实践。 接下来,我需要回忆常见的OpenCV优化方法。比如多线程处理、图像流水线优化、使用GPU加速、减少不必要的计算、选择合适的图像格式和分辨率等。此外,代码结构优化,如避免内存拷贝,使用高效算法也很重要。 用户提供的引用[4]提到了多线程优化,这可能是一个关键点。多线程可以将采集和处理分开,减少等待时间。例如,使用生产者-消费者模型,一个线程负责采集图像,另一个处理,这样可以并行化。 另外,引用[1]中的DNN模块虽然不能训练,但可以加载预训练模型进行推理。如果用户使用深度学习模型,可能要考虑模型优化,比如量化、简化网络结构,或者使用OpenVINO等工具加速推理。 引用[3]中关于视频流处理和转换的部分,可能涉及到图像数据的转换效率。比如,将CMSampleBuffer直接转换为Mat时,避免不必要的格式转换和拷贝,使用指针访问原始数据。 另外,硬件加速方面,OpenCV的UMat使用GPU资源可能提升处理速度,但需要检查OpenCV是否编译了GPU支持。此外,设置合适的相机参数,如分辨率、帧率,确保不过载。 还有代码层面的优化,比如避免在循环中重复初始化变量,预分配内存,使用高效的算法(如积分图、查找表LUT)等。例如,使用cv::LUT进行颜色转换比逐像素处理更快。 可能还需要考虑相机驱动的配置,比如使用厂商提供的SDK设置触发模式或直接内存访问,减少传输延迟。同步采集和处理,使用硬件触发确保采集和处理的节奏一致。 另外,实时系统可能需要实时操作系统或调整线程优先级,但OpenCV本身可能不直接支持,需要结合系统级设置。 最后,性能分析工具如OpenCV的定时函数,或者外部性能分析器,帮助找到瓶颈所在,针对性优化。 现在需要将这些思路整理成结构化的建议,结合用户提供的引用,确保每个建议都有依据,并在适当的地方添加引用标记。例如,提到多线程优化时引用[4],提到DNN模块时引用[1],图像数据转换引用[3]等。 可能的问题包括如何选择合适的分辨率,如何配置多线程,如何使用硬件加速,如何优化代码结构等。需要分点回答,每个部分给出具体的方法和引用来源,确保用户能逐步实施这些优化策略。</think>### 使用OpenCV优化工业相机图像处理延迟的最佳实践 #### 1. **优化图像采集与传输** - **降低分辨率与ROI设置** 根据实际需求降低相机分辨率或设置感兴趣区域(ROI),减少单帧数据量。例如,使用`cv::VideoCapture`时通过`set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH/HEIGHT)`调整分辨率[^3]。 - **硬件触发模式** 使用工业相机的硬件触发功能(如外触发信号),确保采集与处理同步,避免丢帧或缓冲区堆积。 #### 2. **多线程与流水线优化** - **生产者-消费者模型** 将图像采集和处理分离到不同线程: ```cpp // 示例:伪代码框架 std::queue<cv::Mat> buffer; std::mutex mtx; // 采集线程(生产者) void captureThread() { while (running) { cv::Mat frame = camera.read(); std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); buffer.push(frame.clone()); } } // 处理线程(消费者) void processThread() { while (running) { if (!buffer.empty()) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); cv::Mat frame = buffer.front(); buffer.pop(); processFrame(frame); // 实际处理逻辑 } } } ``` 引用[4]中提到的多线程优化可显著减少等待时间。 - **异步DNN推理** 若使用深度学习模型,通过异步推理(如`cv::dnn::Net::forwardAsync`)将预处理和后处理与推理并行化[^1]。 #### 3. **减少数据拷贝与格式转换** - **直接内存访问** 使用`cv::Mat`的指针操作或`cv::Mat::create`预分配内存,避免频繁内存申请。例如,iOS中CMSampleBuffer到`cv::Mat`的转换应通过指针直接映射。 - **避免BGR/RGB转换** 若算法允许,直接处理相机原始格式(如YUV或MJPEG),减少`cv::cvtColor`调用。 #### 4. **算法与代码优化** - **选择高效算法** 优先使用OpenCV优化后的函数(如积分图、LUT查找表)代替逐像素操作: ```cpp cv::LUT(input, lookup_table, output); // 比循环更快 ``` - **简化处理流程** 合并相似步骤(如同时计算灰度化和边缘检测),减少循环次数。 #### 5. **硬件加速与后端配置** - **启用OpenCL/GPU支持** 编译OpenCV时启用OpenCL或CUDA,使用`cv::UMat`自动利用GPU加速: ```cpp cv::UMat uframe = frame.getUMat(cv::ACCESS_FAST); cv::blur(uframe, uframe, cv::Size(5,5)); // GPU加速的模糊操作 ``` - **使用专用加速库** 结合OpenVINO或TensorRT优化DNN推理速度。 #### 6. **相机与系统级配置** - **调整相机参数** 限制帧率(`cv::CAP_PROP_FPS`)或启用压缩传输模式,避免带宽过载。 - **实时线程优先级** 在Linux/Windows中提升处理线程的优先级,减少调度延迟(需系统级API配合)。 #### 7. **性能分析与瓶颈定位** - **计时工具** 使用`cv::TickMeter`定位耗时操作: ```cpp cv::TickMeter tm; tm.start(); processStep(); tm.stop(); std::cout << "Time: " << tm.getTimeMilli() << "ms" << std::endl; ``` - **Profiler工具** 借助Valgrind或Intel VTune分析CPU/内存瓶颈。 --- ###
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