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我调用了一个本地方法OnCameraFrame来检查当前帧的关键点并尝试找到与模板图像的关键点的良好匹配，计算哪个索引图像具有最佳匹配并返回索引。（这是一个物体识别应用程序）。问题是它的工作速度非常慢（3-4 fps，完成此方法需要 0.3 秒），并且在 10-20 帧后，它会因SIGSEGV code=1错误而崩溃。我意识到这可能是内存不足问题，但无法确定代码中的哪一部分会占用所有 RAM。希望你能帮忙。

JNIEXPORT jint JNICALL  Java_org_opencv_samples_tutorial2_Tutorial2Activity_processImage(
    JNIEnv* env, jlong frameAddress) {


Mat& image = *(Mat*) frameAddress;

cv::OrbFeatureDetector detector(100);
cv::OrbDescriptorExtractor extractor;
std::vector<cv::KeyPoint> queryKeypoints;

detector.detect(image, queryKeypoints);

Mat queryDescriptors;
extractor.compute(image, queryKeypoints, queryDescriptors);

queryDescriptors.convertTo(queryDescriptors, CV_32F);

vector < DMatch > matches;
flannMatcher.match(queryDescriptors, matches);


double max_dist = 0;
double min_dist = 100;

std::vector < DMatch > good_matches;

for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
    if (matches[i].distance <= max(2 * min_dist, 0.02)) {
        good_matches.push_back(matches[i]);
    }
}

int * gmatchIndexes;
gmatchIndexes = new int[good_matches.size()];

for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++) {
    gmatchIndexes[i] = -1;
}
for (int kk = 0; kk < good_matches.size(); kk++) {

    gmatchIndexes[good_matches[kk].imgIdx]++;

}


int maxIdx = -1;
for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++) {
    if (gmatchIndexes[i] > maxIdx) {
        maxIdx = i;
    }
}

int* p_answer = &maxIdx;
int answer = *p_answer;

//if (gmatchIndexes[maxIdx] > 2) {
image.release();
vector<DMatch>().swap(matches);
vector<DMatch>().swap(good_matches);
delete[] gmatchIndexes;
queryDescriptors.release();

return answer;

}

编辑：在我的代码中添加了发布/删除，但现在我得到了像 @@@ ABORTING: INVALID HEAP ADDRESS IN dlfree和:0: gralloc_module_lock: Cannot lock buffer ID=55438 before register (0x0)

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我认为您不能以这种方式使用 frameAddress 。相反，您应该使用 GetByteArrayElements/ReleaseByteArrayElements 来获取指向数据的实际指针（并构造适当类型的 Mat）。例如：http ://ruckus.tumblr.com/post/18055652108/writing-a-basic-image-filter-in-android-using-ndk

于 2015-01-19T16:04:06.323 回答