视频前景提取 (II)【IplImage版本】

简介:

以下代码可以求出视频的前景,用的方法就是拿第一帧做差分。。。

但是以下代码有个致命的问题,那就是在视频帧处理的过程中,不断的create却不释放内存,导致了内存溢出。。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
 
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>
 
#ifdef _EiC
#define WIN32
#endif
 
static CvMemStorage* storage = 0;
 
int main()
{
    CvCapture* capture = 0;
    IplImage *frame, *frame_copy = 0,*img1=NULL;
    char* input_name;
 
	input_name = "002.avi";
  
    storage = cvCreateMemStorage(0);
 
    if( !input_name || (isdigit(input_name[0]) && input_name[1] == '\0') )
		//直接从摄像头读入
        capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );
    else
		//从AVI视频读入
        capture = cvCaptureFromAVI( input_name ); 
 
    cvNamedWindow( "result", 1 );
 
	int flag=0;
    if( capture )
    {
		//如果捕捉到帧了
		//对每一帧做处理

        for(;;)
        {
			if( !cvGrabFrame( capture ))
				break;
            frame = cvRetrieveFrame( capture );
            if( !frame )
                break;
            
			if(flag==0)
			{
				//捕捉第一帧
				frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );
				cvCopy(frame,frame_copy,0);
				flag=1;
			}

			img1 = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );

			cvAbsDiff(frame,frame_copy,img1);

			cvShowImage( "src", frame );
			cvShowImage( "result", img1 );
 
 
			//10ms中按任意键进入此if块
            if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )
                break;
        }
 
        cvReleaseImage( &frame_copy );
		cvReleaseImage( &img1 );
        cvReleaseCapture( &capture );
    }
    
	cvDestroyWindow("src");
    cvDestroyWindow("result");
 
    return 0;
}


为了解决这个问题,可以在开始的时候设置标志位,只在第一次的时候create图片:


#include "cv.h"
#include "highgui.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <ctype.h>

#ifdef _EiC
#define WIN32
#endif


int main()
{
	CvCapture* capture = 0;
	IplImage *frame, *frame_copy = 0,*img1=NULL;
	char* input_name;

	input_name = "001.avi";

	if( !input_name || (isdigit(input_name[0]) && input_name[1] == '\0') )
		//直接从摄像头读入
		capture = cvCaptureFromCAM( !input_name ? 0 : input_name[0] - '0' );
	else
		//从AVI视频读入
		capture = cvCaptureFromAVI( input_name ); 

	cvNamedWindow( "result", 1 );

	int flag=0;
	if( capture )
	{
		//如果捕捉到帧了
		//对每一帧做处理

		for(;;)
		{
			if( !cvGrabFrame( capture ))
				break;
			frame = cvRetrieveFrame( capture );
			if( !frame )
				break;

			if(flag==0)
			{
				//捕捉第一帧
				if( !frame_copy )
					frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );

				if( frame->origin == IPL_ORIGIN_TL )  
					cvCopy( frame, frame_copy, 0 );  
				else  
					cvFlip( frame, frame_copy, 0 );

				flag=1;
			}


			//为NULL就create一次,不然内存会溢出
			if( !img1 )
				img1 = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );

			cvAbsDiff(frame,frame_copy,img1);

			cvShowImage( "src", frame );
			cvShowImage( "result", img1 );


			//10ms中按任意键进入此if块
			if( cvWaitKey( 10 ) >= 0 )
				break;
		}

		cvReleaseImage( &frame_copy );
		cvReleaseCapture( &capture );

		//不用释放,因为开始的时候没有显式分配内存
		//cvReleaseImage( &frame );
		//cvReleaseImage( &img1 );
	}

	cvDestroyWindow("src");
	cvDestroyWindow("result");

	return 0;
}


相关文章
|
6月前
|
算法 计算机视觉
OpenCV(四十):图像分割—漫水填充
OpenCV(四十):图像分割—漫水填充
172 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 文字识别
【计算机视觉】CLIP:连接文本和图像(关于CLIP的一些补充说明)
我们推出了一个名为CLIP的神经网络,它可以有效地从自然语言监督中学习视觉概念。CLIP可以应用于任何视觉分类基准,只需提供要识别的视觉类别名称,类似于GPT-2和GPT-3的“零样本”功能。
|
6月前
|
算法 数据挖掘
[Halcon&图像] 阈值分割算法拓展
[Halcon&图像] 阈值分割算法拓展
134 1
|
机器学习/深度学习 存储 并行计算
【计算机视觉】如何利用 CLIP 做简单的人脸任务?(含源代码)
CELEBA 数据集(CelebFaces Attributes Dataset)是一个大规模的人脸图像数据集,旨在用于训练和评估人脸相关的计算机视觉模型。该数据集由众多名人的脸部图像组成,提供了丰富的人脸属性标注信息。
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
将点云与RGB图像结合,谷歌&Waymo提出的4D-Net,成功检测远距离目标
将点云与RGB图像结合,谷歌&Waymo提出的4D-Net,成功检测远距离目标
218 0
|
人工智能 API iOS开发
iOS MachineLearning 系列(2)—— 静态图像分析之矩形识别
本系列文章将完整的介绍iOS中Machine Learning相关技术的应用。本篇文章开始,我们将先介绍一些与Machine Learning相关的API的应用。使用这些API可以快速方便的实现很多如图像识别,分析等复杂功能,且不会增加应用安装包的体积。
273 0
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
图像基础二(下)
图像基础二(下)
186 0
图像基础二(下)
|
自然语言处理 计算机视觉 C++
图像基础二(上)
图像基础二(上)
160 0
图像基础二(上)
|
数据可视化 云计算
PCL关键点检测--Harris关键点
PCL关键点检测--Harris关键点
PCL关键点检测--Harris关键点
|
人工智能 计算机视觉
【人工智能】人脸识别检测戴口罩实战之初识OpenCV简单操作,图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换【第一课】
初识OpenCV简单操作,图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换,读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB
539 1
【人工智能】人脸识别检测戴口罩实战之初识OpenCV简单操作,图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换【第一课】
下一篇
无影云桌面