Question

使用这个简单的独立演示：

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

int main(int argc, char *argv[]) {
  // unsigned char data[] = {1, 0, 1}; // crashes
  unsigned char data[] = {1, 1, 0}; // does not crash

  cv::Mat1b testImage = cv::Mat1b(3, 1, data);

  cv::Mat labeledImage;
  cv::Mat stats;
  cv::Mat centroids;
  int neighborhood = 8;

  int componentCount = cv::connectedComponentsWithStats(
      testImage, labeledImage, stats, centroids, neighborhood);

  std::cout << "componentCount: " << componentCount << std::endl;

  return EXIT_SUCCESS;
}

使用gcc 5.4，它可以很好地适用于数据＆＃39;值。使用gcc 6.2，它适用于{1,1,0}但使用data = {1,0,0}转储：

======= Memory map: ========
00400000-00407000 r-xp 00000000 08:01 15214967                           /home/doria/build/Examples/c++/OpenCV/Bug/Bug
00606000-00607000 rw-p 00006000 08:01 15214967                           /home/doria/build/Examples/c++/OpenCV/Bug/Bug
020b2000-0216c000 rw-p 00000000 00:00 0                                  [heap]
7f2608000000-7f2608021000 rw-p 00000000 00:00 0 
7f2608021000-7f260c000000 ---p 00000000 00:00 0 
7f260cc1d000-7f260cc24000 r-xp 00000000 08:01 10883576                   /lib/x86_64-linux-gnu/librt-2.23.so
7f260cc24000-7f260ce23000 ---p 00007000 08:01 10883576                   /lib/x86_64-linux-gnu/librt-2.23.so
7f260ce23000-7f260ce24000 r--p 00006000 08:01 10883576                   /lib/x86_64-linux-gnu/librt-2.23.so
7f260ce24000-7f260ce25000 rw-p 00007000 08:01 10883576                   /lib/x86_64-linux-gnu/librt-2.23.so
7f260ce25000-7f260ce28000 r-xp 00000000 08:01 10883446                   /lib/x86_64-linux-gnu/libdl-2.23.so

有什么想法吗？

Answer 1

我可以使用Visual Studio 2015（vc14 x64）重现此错误。

问题似乎在352 of connectedcomponents.cpp行：

 //A quick and dirty upper bound for the maximimum number of labels.
 const size_t Plength = img.rows*img.cols / 4;
 LabelT *P = (LabelT *)fastMalloc(sizeof(LabelT)* Plength);

使用您的测试图片，此PLength评估为0：

 Plength = (3*1)/4 = 0

所以*P没有元素。

然而，算法中的一些地方存在这种分配：

 P[lunique] = lunique;

和lunique的值为>0。因此，这会导致堆损坏有时。

修复应该是提供对上限Plength的更好估计。

Answer 2

我对这个虫子负责......叹息。

问题是该算法在图像上以2x2块的形式工作。标签的最大数量是每个块一个。不幸的是，如果图像具有奇数个行和/或列，则块数的估计是错误的。所以要解决这个问题，我们应该这样做：

const size_t Plength = ((img.rows + 1) / 2) * ((img.cols + 1) / 2);

~~我们今天要向OpenCV提交拉取请求。加上一组改进的测试。顺便说一句，我们仍然在等待算法的并行版本（多核）。~~ ~~我们已经在11月份提交了pull request的算法的并行版本（多核），它也修复了这个错误。~~

自2017年6月起，您可以在OpenCV 3.3中找到固定版本。此外，它还包括并行版本。

OpenCV 3.2.0中的cv :: connectedComponentsWithStats有时会与gcc 6.2

2 个答案: