不确定这是否相关，但我正在opencv4nodejs用于我的项目，并且我确实在这种情况下运行，如果我不调用.release()每个 Mat 对象，内存消耗会增加 ~10MB/s。

这个简单的示例代码将解决这个问题。

其中，这个解决了问题：

如果我搜索 OpenCV Mat 对象导致泄漏的原因，我会得到答案，人们说 Mat 能够自行处理内存使用。

如果最后一句话是真的，我做错了什么？如果我没有做错任何事，为什么我必须明确告诉 Mat 对象释放它的内存？或者，npm 模块opencv4nodejs本身是否存在潜在问题？

我有这种情况，我使用 OpenCV 来检测镜头前的人脸并在这些人脸上进行一些 ML。我遇到的问题是，一旦我完成了所有处理，然后去抓取下一帧，我就会得到过去，而不是现在。意思是，我将读取缓冲区内的内容，而不是实际在相机前面的内容。因为在处理过程中我不在乎哪些面孔出现在镜头前，所以我关心现在在镜头前的是什么。

我确实尝试将缓冲区大小设置为1，这确实有很大帮助，但我仍然会获得至少 3 次缓冲区读取。将 FPS 设置为 1，也无助于 100% 消除这种情况。贝娄是我的流程。

我的问题是：

是否可以一起删除缓冲区？如果是这样，如何。如果没有，why将不胜感激。

我想从图像中提取网格，以便能够测量从同一相机拍摄的其他照片上的“事物”。每个方格之间的距离为 1 米。我可以检测线（不完美）我需要帮助以获得更清晰的线，并且还需要以像素为单位获取交点坐标，作为数组。

这里是处理后的图像https://ibb.co/Hn6WYz5 和结果的屏幕截图 https://ibb.co/bgpmDpm

这是我的代码

我正在尝试使用 node.js 中的 tensorflow 处理视频（即在服务器上 - 我没有网页）。我需要单独处理视频中的每一帧。我看到有些人正在使用 ffmpeg 从视频中生成单个图像文件，但这似乎很浪费，因为它会在文件系统上创建文件。我更愿意在内存中将每一帧作为 base64 字符串抓取。我已经使用 OpenCV4Node 完成了这项工作，但我想知道是否有更轻量级的解决方案。有人已经这样做了吗？任何帮助，将不胜感激 ：-）

问题：

在opencv4nodejs中设置矩阵区域的最快方法是什么？

问题：

我将源图像覆盖到更大的目标图像中，其尺寸仅为数千。

在 Python 中，我将获取/设置匹配大小的区域：

但我不确定如何在 Javascript 中执行此操作。

我尝试了一些方法，但即使是最快的方法也非常慢。

例如，我有：

• source_mat 列：2929，行：2049
• dest_mat 列：300​​0，行：6000
• offset_x:150, offset_y:150

将矩阵转换为数组，循环行和列，设置 dest 像素大约需要 12 秒

将两者都转换为数组，循环遍历行，拼接 cols 需要 82 秒：

替换区域根本不起作用，抛出一个生命周期错误，没有额外的日志记录：

使用setAt()andatRaw()是迄今为止最快的 8 秒：

我查看了文档，很惊讶地发现这不是一个常见的用例。节点/电子环境是否会减慢原本快速的操作？

我想使用 opencv4nodejs npm 包将画布 ImageData（Uint8ClampedArray 类型）转换为图像矩阵。

https://www.npmjs.com/package/opencv4nodejs

https://github.com/justadudewhohacks/opencv4nodejs#readme

github README 清楚地解释了如何将图像矩阵转换为画布 ImageData，但它没有显示相反使用什么方法。

我想知道如何将灰度画布 ImageData 转换为 matGRAY。（或将 rgba ImageData 转换为 BGR 矩阵）。任何一种策略都会对我很有帮助！我还没有找到其他文档。

目标：

我正在尝试在我的 React 应用程序中使用 opencv4nodejs 模块。

具有 12 个 CPU 的 Ubuntu 18.04.3 LTS

当我安装在我的应用程序目录中时，我有一个看似成功的自动构建

npm install --save opencv4nodejs

opencv 模块确实已添加到我的 node_modules 文件夹中，并且“opencv4nodejs”已正确添加到我的 package.json 文件中，作为我的 React 应用程序中的依赖项（使用 create-react-app@3.0.1 创建）

但是，如果我尝试将模块导入我的 App.js 文件，则会引发 TypeError。

import cv from "opencv4nodejs";

整个错误输出附加TypeErrorOpenCV.txt

自动构建文件的完整终端输出为 opencvAutoBuildTerminalOutput.txt和 更多AutoBuildOpenCVtermoutput.txt

这是 Autobuild 完成期间结束的 WARN 行。

我尝试通过将这些添加到 package.json 中的依赖项来自己安装对等依赖项，但是这给 eslint 带来了问题，因为实际上安装了一个 eslint，但不知何故未被识别。缺少对等依赖项是否会导致我的错误？

以下是 AutoBuild 输出中包含字符串“Fail”的行。

这是包含“未找到”的 Autobuild 行

这是来自 AutoBuild 的一般信息

我正在尝试使用 Open CV 进行一些图像识别。我想在一款名为《暗黑破坏神 2》的游戏中检测黑色矩形的位置。

在检测到矩形的位置后，我将使用 OCR 提取该矩形的文本。

我已经使用 Photoshop 准备了一些示例，说明这些矩形的位置。在左边你可以看到游戏截图，在右边我用红色矩形指出了黑色矩形，这就是我想用 OpenCV 检测的地方。

我应该使用哪种 OpenCV 方法来检测那些深色矩形？

我不确定 Open CV 是否能够进行这种模式识别，如果有人能指出如何做到这一点，那就太好了。

我正在尝试在我的项目中使用 opencv4nodejs。

1. 在 Windows 中，这工作正常

2. 在 Linux 中，我收到以下错误，

   找不到 ../node_modules/opencv4nodejs/build/Release/opencv4nodejs

我确实尝试手动安装模块 opencv4nodejs，在添加包时收到消息。我正在按照以下方式运行它

我正在尝试使用存储在匹配功能函数内的 JSON 文件中的数据，使用 opencv4nodejs。存储的数据是来自先前计算的图像的描述符。当数据被计算然后在代码中使用时一切正常，但从 JSON 文件中获取时却不行。数据类型为cv.Mat，然后使用方法存储在 JSON 文件中fs.writeFileSync()。问题是下一个使用这些描述符的函数需要一个 type 的变量cv.Mat，而 JSON 数据不被认为是这样的。如何使用存储在 JSON 文件中的这些数据？

这个过程在 c++ 中完美地工作，使用cv::FileStorage方法。JSON 文件如下所示：

JSON 文件显示存储的数据，可用于存储cv::Mat带有运算符的变量>>。

我无法使用 opencv4nodejs 5.5.0 版在 node.js 中重现此过程。JSON.stringify()我使用变量上的方法保存了JSON文件cv.Mat，然后fs.writeFileSync()从包中保存了方法来存储描述符（不幸的是，在opencv4nodejs中fs似乎没有等价物）。cv::FileStorage首先，我无法在创建的 JSON 文件中看到任何数据：

我尝试sizes通过方法访问元素first.sizes，但它只返回数组的大小，而不是里面的数据。我徒劳地搜索了一种访问 JSON 文件中不可见数据的方法。对此有所了解会很棒。更重要的是，我不能在下一个函数中使用这些描述符，因为它需要一个cv.Mat类型。

我探索了两种解决方案，到目前为止没有成功：

• 格式化 JSON 文件。我试图创建一个 JSON 数组，但它没有效果：

我还尝试添加一个名为的密钥mat（我知道这是一个愚蠢的密钥，不知道如何格式化我的 JSON 文件，因为我在网上找不到任何文档）：

• 将 JSON 数据转换为cv.Mat. 我首先使用 读取文件fs.readFileSync()，然后使用方法解析文件JSON.parse()。当试图用 转换这个变量时new cv.Mat()，它返回一个空矩阵。我还尝试手动填充它：

这一次，它返回一个cv.Mat变量，显示与刚刚计算的 {keys:values} 完全相同的变量，但给出了错误的结果。它就像里面根本没有存储任何数据一样。

也许我的问题可以更准确：有没有办法表明 JSON 文件是 type cv.Mat，如果是，如何在 opencv4nodejs 中这样做？我们看到cv::FileStorage在创建文件时指定了一个类型，"type_id": "opencv-matrix". 但我找不到任何有关 opencv4nodejs 的文档或示例。第二个，如何将 JSON 数据转换为cv.Mat，以一种实际使用假定存储在 JSON 文件中的数据填充几乎创建的变量的方式？问题可能是文件不包含数据，因为我没有发现任何查看它们的可能性。奇怪的是，我什至看不到console.log(). 在描述符cv.Mat变量上，它显示：

在解析的 JSON 文件上：

欢迎任何帮助，无论如何感谢您阅读我的问题。