OpenCV 응용 프로그램에서 메모리 누수의 원인을 확인하고 수정하려면 어떻게합니까?

Question

OpenCV 응용 프로그램에서 메모리 누수가 발생했습니다. 수십 개의 클래스와 수천 줄의 코드가있는 중간 크기의 응용 프로그램입니다. 어쨌든, 나는 애플리케이션에서 많은 메모리 누수를 일으켜 몇 분 안에 8GB 메모리를 모두 없애 버렸다. 나는 OpenCV C++ 2.3을 Ubuntu 11.10에서 CMake와 함께 사용하고 있습니다.

그것은 손 추적 애플리케이션이며 약 15fps의 각 카메라에 대해 두 개의 비디오 프레임 레이트로 simultaneusly 스트림을 처리한다.

아래처럼 valgrind를 사용해 보았지만 valgrind의 출력이 너무 커서 버퍼에 저장할 수있는 텍스트 셸의 양을 초과합니다. 출력을 로그 파일에 저장할 수 있다는 것을 알고 있지만, 모든 것을 통해 읽기의 어려운 작업을 피하기를 희망했습니다. 여기

valgrind --tool=memcheck --leak-check=full --show-reachable=yes ./Gibbon 

는 Valgrind의 출력의 마지막 몇 줄입니다 : 여기 내가 사용하는 Valgrind의 명령입니다

==3573== 5,415,576 (1,176 direct, 5,414,400 indirect) bytes in 7 blocks are definitely lost in loss record 2,571 of 2,571 
==3573== at 0x4C28F9F: malloc (vg_replace_malloc.c:236) 
==3573== by 0x5B2ACD0: cv::fastMalloc(unsigned long) (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1) 
==3573== by 0x5A7FA9D: cvCreateImageHeader (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1) 
==3573== by 0x484538: CameraPGR::convertImageToOpenCV(FlyCapture2::Image*) (CameraPGR.cpp:212) 
==3573== by 0x483F52: CameraPGR::grabImage() (CameraPGR.cpp:134) 
==3573== by 0x473F86: start() (GibbonMain.cpp:368) 
==3573== by 0x4725CC: main (GibbonMain.cpp:108) 
==3573== 
==3573== LEAK SUMMARY: 
==3573== definitely lost: 24,432 bytes in 33 blocks 
==3573== indirectly lost: 5,414,640 bytes in 15 blocks 
==3573==  possibly lost: 2,314,837 bytes in 1,148 blocks 
==3573== still reachable: 496,811 bytes in 4,037 blocks 
==3573==   suppressed: 0 bytes in 0 blocks 
==3573== 
==3573== For counts of detected and suppressed errors, rerun with: -v 
==3573== Use --track-origins=yes to see where uninitialised values come from 
==3573== ERROR SUMMARY: 336 errors from 318 contexts (suppressed: 10 from 8) 

나는이 문제에 접근 할 수있는 몇 가지 더 나은 방법은 무엇입니까? 함수 호출이 대부분의 메모리 할당을 유발하는 간결한 방법을 보여줄 수있는 도구가 있습니까? valgrind가 답이라면, 나는이 도구를 완전히 처음 접했기 때문에보다 효과적인 방법으로 사용하는 방법에 대한 힌트를 얻을 수 있습니다.

Answer 1

대답이 아니지만 제안 : OpenCV C 인터페이스에서 C++로 이동하십시오. 제대로 사용하면 현재와 미래의 누수 가능성을 최소화 할 수 있습니다. 객체에 임베드 된 스마트 포인터는 자동으로 메모리를 비 웁니다.

최악의 경우 성능이 저하 될 수 있습니다 (allocs/deallocs가 너무 많음). 그러나 프로파일 러에서 쉽게 찾을 수 있습니다. 일부 레거시 코드가있는 경우

Mat src = imread("myfile.jpg"); 
Mat gray; // note that I do not allocate it. 
// This is done automatically in the next functions 
cv::cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); 
imshow("Gray image", gray); 
waitKey(); 

를, 또는 다른을 사용하는 타사 : 이미지에 대한 포인터를 선언 할

는 C++ 인터페이스는

Mat intead of IplImage, 
Point instead of CvPoint, 
cv::function() instead of cvFunction. 

을 사용하고 있습니다 그리고 당신은이 없습니다 같은 (

Mat src(width, height, CV_8UC3); 
IplImage* legacyImg; 
legacyImg = &(IplImage)src; 

다른 데이터 유형,243 : 인터페이스, 그것은 앞뒤로 전환하는 것은 쉽다)가 자동으로 변환됩니다. CvSeq은 std::vector<T>