Python - OpenCv를 사용하여 SIFT freatures를 계산하는 중 : 커널이 사망 함 : 분할 오류 (코어 덤프) 어떻게 방지 할 수 있습니까?

Question

파이썬에서 이미지의 SIFT 기능을 감지하기 위해 프로그램을 실행하려고 시도했지만 정기적으로 "Segmentation fault (core dumped)"라는 오류 메시지가 나타납니다. 코드 내 조각 :

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import cv2 

img1 = plt.imread("test1.png").astype('uint8') 
img2 = plt.imread("test2.png").astype('uint8') 
sift = cv2.SIFT() 

###find the keypoints and descriptors with SIFT 
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) 
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) 

###FLANN parameters 
FLANN_INDEX_KDTREE = 0 
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5) 
search_params = dict(checks=50) 

###match of the points 
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) 
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) 

내가 파이썬에서 그것을 시도하고 때로는 내가이 오류 메시지를 받았습니다 : 분할 고장이 (코어 덤프). 따라서 나는 그것을 방지하거나보다 안정적인 접근법을 사용하고자합니다. Skimage를보고 해당 항목을 찾습니다.

Answer 1

이 오류는 너무 많은 장치 메모리 (RAM)를 사용하고 있기 때문에 발생합니다. 이제는 그럴듯한 해결책이 거의 없습니다. -

• 장치를 업그레이드하십시오. 기기 업그레이드 또는 AWS 사용 (무료 티어도 사용 가능)
• 코드 개선.

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주 - SIFT는 계산 비용이 당신이 더 나은 한 번에 하나 개의 이미지를 시도하거나 어쩌면 이미지를 축소하고