我正在使用 OpenCV 进行学校项目。该程序的主要部分将是直方图的比较。将有一个直方图数据库，新的直方图将从实时视频馈送中创建，然后与数据库中的直方图进行比较。现在我只是想从视频源中正确创建直方图。 我的问题是程序以随机的时间间隔崩溃或显着减慢。所以我的问题是如何防止程序崩溃或变慢？ OpenCV 对我来说一直有点不稳定，所以我不确定这是我的代码有问题还是仅仅是 OpenCV 的本质问题。如果与我的代码有关，我认为该问题可能与帧速率有关（猜测/直觉）。我正在使用“cvWaitKey”来“调整”帧的加载速度，但是“Learning OpenCV”一书中有关于“cvWaitKey”的说法
c = cvWaitKey(33); if( c == 27 ) 中断；一旦我们显示了帧，我们就等待 33 毫秒。如果用户点击一个键，那么 c 将被设置为该键的 ASCII 值；如果不是，则将其设置为 –1。如果用户按下 Esc 键（ASCII 27），那么我们将退出读取循环。否则，将经过 33 毫秒，我们将再次执行循环。值得注意的是，在这个简单的例子中，我们并没有以任何智能方式明确控制视频的速度。我们仅依靠 cvWaitKey() 中的计时器来调整帧的加载速度。在更复杂的应用程序中，明智的做法是从 CvCapture 结构（来自 AVI）中读取实际帧速率并做出相应的行为！
您将在下面的代码（从此处修改）中看到，我的循环在开始下一次执行之前等待了 10 毫秒。通常程序运行时完全没有问题，但有时它会在不到一分钟或五分钟内崩溃，我真的无法检测到模式。 欢迎任何关于如何防止这种崩溃（或减速）的建议。 另外我应该补充一点，我使用的是 OpenCV 1.1（永远无法让 OpenCV 2.0 正常工作），我使用的是 Visual Studio 2008，并且每次修改代码时都会创建一个 .MSI 安装程序包，也就是说，我没有在 Visual Studio 中调试。依赖项是 cv110.dll、cxcore110.dll 和 highgui110.dll。我的代码如下：
// SLC (Histogram).cpp : Defines the entry point for the console application.
#include "stdafx.h"
#include <cxcore.h>
#include <cv.h>
#include <cvaux.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <sstream>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0);
if(!cvQueryFrame(capture)){
cout<<"Video capture failed, please check the camera."<<endl;
}
else{
cout<<"Video camera capture successful!"<<endl;
};
CvSize sz = cvGetSize(cvQueryFrame(capture));
IplImage* image = cvCreateImage(sz, 8, 3);
IplImage* imgHistogram = 0;
IplImage* gray = 0;
CvHistogram* hist;
cvNamedWindow("Image Source",1);
cvNamedWindow("Histogram",1);
for(;;){
image = cvQueryFrame(capture);
//Size of the histogram -1D histogram
int bins = 256;
int hsize[] = {bins};
//Max and min value of the histogram
float max_value = 0, min_value = 0;
//Value and normalized value
float value;
int normalized;
//Ranges - grayscale 0 to 256
float xranges[] = {0, 256};
float* ranges[] = {xranges};
//Create an 8 bit single channel image to hold a grayscale version of the original picture
gray = cvCreateImage(cvGetSize(image), 8, 1);
cvCvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
//Planes to obtain the histogram, in this case just one
IplImage* planes[] = {gray};
//Get the histogram and some info about it
hist = cvCreateHist(1, hsize, CV_HIST_ARRAY, ranges,1);
cvCalcHist(planes, hist, 0, NULL);
cvGetMinMaxHistValue(hist, &min_value, &max_value);
printf("Minimum Histogram Value: %f, Maximum Histogram Value: %f\n", min_value, max_value);
//Create an 8 bits single channel image to hold the histogram and paint it white
imgHistogram = cvCreateImage(cvSize(bins, 50),8,3);
cvRectangle(imgHistogram, cvPoint(0,0), cvPoint(256,50), CV_RGB(255,255,255),-1);
//Draw the histogram
for(int i=0; i < bins; i++){
value = cvQueryHistValue_1D(hist, i);
normalized = cvRound(value*50/max_value);
cvLine(imgHistogram,cvPoint(i,50), cvPoint(i,50-normalized), CV_RGB(0,0,0));
}
cvFlip(image, NULL, 1);
cvShowImage("Image Source", image);
cvShowImage("Histogram", imgHistogram);
//Page 19 paragraph 3 of "Learning OpenCV" tells us why we DO NOT use "cvReleaseImage(&image)" in this section
cvReleaseImage(&imgHistogram);
cvReleaseImage(&gray);
cvReleaseHist(&hist);
char c = cvWaitKey(10);
//if ASCII key 27 (esc) is pressed then loop breaks
if(c==27) break;
}
cvReleaseImage(&image);
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyAllWindows();
}