OpenCV Mat创建会产生内存泄漏

时间:2011-11-14 09:46:42

标签: c++ memory-leaks opencv

使用下一段代码后,我的记忆力会变得非常快。 Valgrind显示内存泄漏,但是一旦函数结束,一切都在堆栈上分配并且(应该是)释放。

void mult_run_time(int rows, int cols)
{
    Mat matrix(rows,cols,CV_32SC1);
    Mat row_vec(cols,1,CV_32SC1);

    /* initialize vector and matrix */
    for (int col = 0; col < cols; ++col)
    {
        for (int row = 0; row < rows; ++row)
        {
            matrix.at<unsigned long>(row,col) = rand() % ULONG_MAX;
        }

        row_vec.at<unsigned long>(1,col) = rand() % ULONG_MAX;
    }
    /* end initialization of vector and matrix*/

    matrix*row_vec;  
}

int main()
{
    for (int row = 0; row < 20; ++row)
    {
        for (int col = 0; col < 20; ++col)
        {
            mult_run_time(row,col);
        }
    }

    return 0;
}

Valgrind显示行Mat row_vec(cols,1,CV_32CS1)中存在内存泄漏:

==9201== 24,320 bytes in 380 blocks are definitely lost in loss record 50 of 50
==9201==    at 0x4026864: malloc (vg_replace_malloc.c:236)
==9201==    by 0x40C0A8B: cv::fastMalloc(unsigned int) (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1)
==9201==    by 0x41914E3: cv::Mat::create(int, int const*, int) (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1)
==9201==    by 0x8048BE4: cv::Mat::create(int, int, int) (mat.hpp:368)
==9201==    by 0x8048B2A: cv::Mat::Mat(int, int, int) (mat.hpp:68)
==9201==    by 0x80488B0: mult_run_time(int, int) (mat_by_vec_mult.cpp:26)
==9201==    by 0x80489F5: main (mat_by_vec_mult.cpp:59)

它是OpenCV中的已知错误还是我错过了什么?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

使用unsigned long是没有用的
matrix.at<unsigned long>(row,col) = rand() % ULONG_MAX;

因为rand()无论如何返回一个整数,所以总范围没有增益,所以请改用unsigned int。

在行中:

row_vec.at<unsigned long>(1,col) = rand() % ULONG_MAX;

您正在访问外部范围索引。在c ++中,向量从0开始而不是1.并且矩阵在opencv中逐行存储。你正在访问未分配的内存区域,这可能是valgrind发现内存泄漏的原因。使用:

row_vec.at<unsigned int>(col, 0) = rand() % ULONG_MAX;

我假设您没有在调试模式下编译您的程序,因为如果是这种情况,opencv在访问索引之前使用断言以确保您在向量的总范围内,如果您在调试模式下进行编译,您的程序会在执行代码时抛出断言失败,更容易跟踪此类错误。我建议你开始在调试模式下对代码进行原型设计。

答案 1 :(得分:0)

我同意,部分与@IanMedeiros:这里正确的演员 unsigned int

然而真正的问题是,对于每种类型的Mat,只有一个正确的强制转换。 列表检查this answer here。 答案为正确的灰度图像提供了正确的投射。

对于多频道图片,您需要转换为Vec<mat_type, num_channels>

opencv2 lib中最常见的预定义Vec:

typedef Vec<uchar, 3> Vec3b; // this is how a color image gets usually loaded
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;