1、内存泄露
内存泄露是说没有释放已经不能使用的内存,这里一般指堆的内存才需要显示的释放。比如用malloc,calloc,realloc,new分配的内存是在堆上的,需要用free,delete显示的回收。内存泄露最明显的一是程序很慢,在运行程序时你可以启动任务管理器,会看到程序占用的内存一直“砰砰砰”的往上涨:
最后直接崩溃,或者你关闭程序的时候也会异常退出,出现
Debug Assertion Failed!
Expression: _BLOCK_TYPE_IS_VALID(pHead->nBlockUse)
之类的问题。
除了new的对象我们知道要delete。OpenCV中使用cvCreateImage()新建一个IplImage*,以及使用cvCreateMat()新建一个CvMat*,都需要cvReleaseImage() cvReleaseMat()显示的释放
[cpp] view plaincopyprint?IplImage* subImg=cvCreateImage( cvSize((img->width)*scale,(img->height)*scale), 8, 3 );
CvMat *tempMat=cvCreateMat((img->width)*scale,(maxFace->height)*scale,CV_MAKETYPE(image->depth,image->nChannels));
cvReleaseImage(&subImg);
cvReleaseMat(&tempMat);
IplImage* subImg=cvCreateImage( cvSize((img->width)*scale,(img->height)*scale), 8, 3 );
CvMat *tempMat=cvCreateMat((img->width)*scale,(maxFace->height)*scale,CV_MAKETYPE(image->depth,image->nChannels));
cvReleaseImage(&subImg);
cvReleaseMat(&tempMat);另外一些函数要用到 CvSeq*来存放结果(通常这些都要用cvCreateMemStorage()事先分配一块内存CvMemStorage*),都要是释放掉相应的内存,这是很难找的。
比如从二值图像中寻找轮廓的函数cvFindContours():
[cpp] view plaincopyprint?CvMemStorage* m_storage=cvCreateMemStorage(0);
CvSeq * m_contour=0;
cvFindContours( img, m_storage, &m_contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
//释放内存
cvReleaseMemStorage(&m_storage);
CvMemStorage* m_storage=cvCreateMemStorage(0);
CvSeq * m_contour=0;
cvFindContours( img, m_storage, &m_contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
//释放内存
cvReleaseMemStorage(&m_storage);
以及人脸识别中检测人脸的函数:
[cpp] view plaincopyprint?CvMemStorage* m_storage=cvCreateMemStorage(0);
CvHaarClassifierCascade* cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );
CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( img, cascade, m_storage,1.1, 2, 0,cvSize(30, 30) );
//释放内存
cvReleaseMemStorage( &faces->storage);
cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );
CvMemStorage* m_storage=cvCreateMemStorage(0);
CvHaarClassifierCascade* cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 );
CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( img, cascade, m_storage,1.1, 2, 0,cvSize(30, 30) );
//释放内存
cvReleaseMemStorage( &faces->storage);
cvReleaseHaarClassifierCascade( &cascade );
注意这里我们可以使用
cvReleaseMemStorage( &faces->storage);
来释放m_storate,也可以使用:
cvReleaseMemStorage(&m_storage);
释放内存,这是等效的,但一定不要用两次!!
2、一块内存多次释放
对应没有释放内存,对应就是一个内存释放多次,如同上面的 cvReleaseMemStorage用了两次。可能报错的地方:
[cpp] view plaincopyprint?__declspec(noinline)
void __cdecl _CRT_DEBUGGER_HOOK(int _Reserved)
{
/* assign 0 to _debugger_hook_dummy so that the function is not folded in retail */
(_Reserved);
_debugger_hook_dummy = 0;
}
__declspec(noinline)
void __cdecl _CRT_DEBUGGER_HOOK(int _Reserved)
{
/* assign 0 to _debugger_hook_dummy so that the function is not folded in retail */
(_Reserved);
_debugger_hook_dummy = 0;
}或者: Unhandled exception at XXXXXXXXXX in XXX.exe: XXXXXXXXXXX: 堆已损坏。
除了上述的MemStorge问题,使用cvQueryFrame()取出CvCapture*每帧图像,只需在最后释放CvCapture*,不需要释放IplImage*
[cpp] view plaincopyprint?CvCapture* pCapture = cvCreateCameraCapture(-1);
IplImage* pFrame=cvQueryFrame( pCapture );
cvReleaseCapture(&pCapture);
CvCapture* pCapture = cvCreateCameraCapture(-1);
IplImage* pFrame=cvQueryFrame( pCapture );
cvReleaseCapture(&pCapture);
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