[英]OpenCV Error: insufficient memory, in function call
我有一个函数看起来像这样:
void foo(){
Mat mat(50000, 200, CV_32FC1);
/* some manipulation using mat */
}
然后经过几个循环(在每个循环中,我都调用foo()
一次),它给出了一个错误:
OpenCV错误:分配(大约1G)内存时内存不足。
据我了解, Mat
是本地的,一旦foo()
返回,它就会自动取消分配,所以我想知道为什么它会泄漏。
而且它泄漏了一些数据,但不是全部。
这是我的实际代码:
bool VidBOW::readFeatPoints(int sidx, int eidx, cv::Mat &keys, cv::Mat &descs, cv::Mat &codes, int &barrier) {
// initialize buffers for keys and descriptors
int num = 50000; /// a large number
int nDims = 0; /// feature dimensions
if (featName == "STIP")
nDims = 162;
Mat descsBuff(num, nDims, CV_32FC1);
Mat keysBuff(num, 3, CV_32FC1);
Mat codesBuff(num, 3000, CV_64FC1);
// move overlapping codes from a previous window to buffer
int idxPre = -1;
int numPre = keys.rows;
int numMov = 0; /// number of overlapping points to move
for (int i = 0; i < numPre; ++i) {
if (keys.at<float>(i, 0) >= sidx) {
idxPre = i;
break;
}
}
if (idxPre > 0) {
numMov = numPre - idxPre;
keys.rowRange(idxPre, numPre).copyTo(keysBuff.rowRange(0, numMov));
codes.rowRange(idxPre, numPre).copyTo(codesBuff.rowRange(0, numMov));
}
// the starting row in code matrix where new codes from the updated features to add in
barrier = numMov;
// read keys and descriptors from feature file
int count = 0; /// number of new points that are read in buffers
if (featName == "STIP")
count = readSTIPFeatPoints(numMov, eidx, keysBuff, descsBuff);
// update keys, descriptors and codes matrix
descsBuff.rowRange(0, count).copyTo(descs);
keysBuff.rowRange(0, numMov+count).copyTo(keys);
codesBuff.rowRange(0, numMov+count).copyTo(codes);
// see if reaching the end of a feature file
bool flag = false;
if (feof(fpfeat))
flag = true;
return flag;
}
您不会发布调用函数的代码,因此我无法确定这是否是真正的内存泄漏。 您在readFeatPoints()
内部分配的Mat
对象将被正确地重新分配,因此我看不到任何内存泄漏。
您声明Mat codesBuff(num, 3000, CV_64FC1);
。 在num = 5000
,这意味着您试图在一个大块中分配1.2 GB的内存。 您还可以将以下数据复制到以下codes
行中:
codesBuff.rowRange(0, numMov+count).copyTo(codes);
如果numMove + count
的值在numMove + count
迭代之间发生变化,则将导致codes
中的数据缓冲区重新分配。 如果该值足够大,则可能还会消耗大量内存,这些内存会在循环的迭代过程中持续存在。 这两件事都可能导致堆 碎片化 。 如果在任何时候都不存在等待1.2 GB的内存块,则会发生内存不足错误,这就是您遇到的情况。
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