OpenCV CascadeClassifier Python内存不足

Question

下面是我的代码：

def load_cascades():
    cascades = []
    for root, dirs, files in os.walk(rooted('data/logos')):
        for fname in files:
            if fname == 'cascade.xml':
                path = os.path.join(root, fname)
                cascade = cv2.CascadeClassifier(path)
                cascades.append(cascade)
    return cascades


cascades = load_cascades()


def get_heuristics(pair):
    url = pair[0]
    image = pair[1]
    matches_any_logos = False

    for cascade in cascades:
        frame = cv2.imread(image, 0)

        logos = cascade.detectMultiScale(
            image=frame,
            minNeighbors=5,
            minSize=(25, 25),
        )

        if len(logos) > 0:
            matches_any_logos = True

    return {
        'matches_any_logos': matches_any_logos,
        'matches_corresponding_urls': matches_corresponding_urls,
    }


class LogoDetectionVectorizer(DictVectorizer):

    def fit(self, x, y=None):
        x = [get_heuristics(v) for v in x]
        return super(LogoDetectionVectorizer, self).fit(x)

    def fit_transform(self, x, y=None):
        x = [get_heuristics(v) for v in x]
        return super(LogoDetectionVectorizer, self).fit_transform(x)

    def transform(self, x, y=None):
        x = [get_heuristics(v) for v in x]
        return super(LogoDetectionVectorizer, self).transform(x)

这是模型训练的机器学习算法中的一个模块，我有一组与我训练的徽标相关的训练模型，但是当我尝试在大型数据集上训练模型时，我得到了这个错误：

cv2.error: /io/opencv/modules/core/src/matrix.cpp:436: error: (-215) u != 0

opencv报告内存不足。我不明白为什么？我只是创建了一次所有的级联，然后多次使用它们，我发现我需要在每次迭代后调用cascade.deallocate()，然后重新创建级联，但是python声称cascade.desallocate()并不存在，而且每次都必须重新创建级联会带来明显的性能影响。

有人能帮帮忙吗？谢谢

Answer 1

我找到了问题所在，在cascade.detectMultiScale之后我需要打电话给

del frame

由于某些原因，OpenCV在读取图像时不会释放内存，并且变量已超出范围，我在GitHub上报告了此内存泄漏