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OpenCV中的内存泄漏检测

转自:http://chaishushan.blog.163.com/blog/static/130192897200911685559809/

内存泄漏时程序开发中经常遇到的问题. 而且出现内存泄漏很难检测,
但是其导致的结果却是灾难性的. 这里讲一下opencv中内存泄漏检测
的一些技巧.

OpenCV中关于内存管理主要涉及到以下3个函数:
代码: 全选
CV_IMPL void  cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata );
CV_IMPL void* cvAlloc( size_t size );
CV_IMPL void  cvFree_( void* ptr );

还有一个对应cvFree_的宏:
代码: 全选
#define cvFree(ptr) (cvFree_(*(ptr)), *(ptr)=0)

宏cvFree的用处是在释放ptr指针对应的内存后, 将ptr设置为NULL.

这里我们先做个假设: opencv中所有的内存分配和释放都是通过cvAlloc和cvFree合作完成的.
如果你使用cvAlloc分配一个内存, 然后用delete来是释放内存是错误的(切记)!!!

因此, 如果我们能够跟踪到cvAlloc/cvFree的调用流程, 就可以分析内存泄漏的情况了.

一般情况下, 一个cvAlloc分配的内存最终必然要对应cvFree来释放, 如果cvAlloc/cvFree不是
匹配出现, 那么可以认为出现了内存泄漏.

为此, 我们需要定义自己的内存管理函数, 然后通过cvSetMemoryManager装载到opencv中.
内存管理函数的类型如下:
代码: 全选
typedef void* (CV_CDECL *CvAllocFunc)(size_t size, void* userdata);
typedef int (CV_CDECL *CvFreeFunc)(void* pptr, void* userdata);

其中的userdata是用户通过cvSetMemoryManager来设置的. 我们可以简单的吧userdata当作一个
容器指针, 在每次执行我们自己的alloc_func/free_func函数时, 将内存的分配/释放情况记录到
userdata对应的容器.

为此, 我自己简单设计了一个MemTracker类:
代码: 全选
#ifndef OPENCV_MEM_TRACKER_H
#define OPENCV_MEM_TRACKER_H

#include <stdio.h>
#include <vector>

// 内存泄漏追踪

class MemTracker
{
public:
   MemTracker(void);
   ~MemTracker(void);

private:

   // 登记分配/释放的内存

   void regAlloc(void *ptr, size_t size);
   void regFree(void *ptr);

   // 输出泄漏的内存

   int output(FILE* fp=stderr);

private:
   
   // 分配内存

   static void* alloc_func(size_t size, void *userdata);

   // 释放内存

   static int free_func(void *ptr, void *userdata);

private:

   struct Ptr
   {
      void *ptr;      // 内存地址
      size_t size;   // 内存大小

      Ptr(void *ptr, size_t size)
      {
         this->ptr = ptr;
         this->size = size;
      }
   };

   // 记录当前使用中的内存

   std::vector<Ptr>   m_memTracker;
};

#endif   // OPENCV_MEM_TRACKER_H

类的实现如下:
代码: 全选
#include "MemTracker.h"

#include <assert.h>
#include <cv.h>

MemTracker::MemTracker(void)
{
   // 注册管理函数

   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);
}

MemTracker::~MemTracker(void)
{
   // 取消管理函数

   cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);

   // 输出结果

   this->output();
}

// 登记分配/释放的内存

void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size)
{
   m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size));
}

void MemTracker::regFree(void *ptr)
{
   int i;
   for(i = 0; i < m_memTracker.size(); ++i)
   {
      // 删除记录

      if(m_memTracker[i].ptr == ptr)
      {
         m_memTracker[i] = m_memTracker[m_memTracker.size()-1];
         m_memTracker.pop_back();
         return;
      }
   }
}

// 输出泄漏的内存

int MemTracker::output(FILE* fp)
{
   int n = m_memTracker.size();
   int i;

   for(i = 0; i < n; ++i)
   {
      fprintf(fp, "%d: %p, %u/n", i, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);
   }

   return n;
}

// 分配内存

void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata)
{
   assert(size > 0 && userdata != NULL);

   // 分配内存

   void *ptr = malloc(size);
   if(!ptr) return NULL;

   // 登记

   MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
   tracker->regAlloc(ptr, size);

   //

   return ptr;
}

// 释放内存

int MemTracker::free_func(void *ptr, void *userdata)
{
   assert(ptr != NULL && userdata != NULL);

   // 释放内存

   free(ptr);

   // 登记

   MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
   tracker->regFree(ptr);

   // CV_OK == 0

   return 0;
}


MemTracker在构造的时候会注册自己的内存管理函数, 在析构的时候会输出没有被释放的内存.
下面我们编写一个测试程序:
代码: 全选
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

#include "MemTracker.h"

int main()
{
   MemTracker mem;

   IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg", 1);
   if(!img) return -1;

   // 没有释放img内存

   // cvReleaseImage(&img);

   return 0;
}


在main函数退出的时候mem会被析构, 然后输出内存的泄漏情况. 下面是在我的电脑上测试的结果:
代码: 全选
C:/work/vs2005/MemTracker/debug>MemTracker.exe
0: 00C750C0, 112
1: 00D90040, 786432

OK, 先说到这里吧, 下次再补充...

前面我们已经解决了内存泄漏的检测, 但是在出现内存泄漏的时候我们怎么才能
跟踪到出现内存泄漏的代码呢? 如果能够调试到没有被释放内存对应的cvAlloc函数就好了.

这个我们可以通过m_memTracker[i].ptr来比较内存的地址来检测, 例如在alloc_func中
添加以下代码, 然后设置断点:

代码: 全选
// 检测00C750C0内存
if(ptr == (void*)00C750C0)
{
    // 设置断点
}


但是这个方法可能还有缺陷. 因为每次运行程序的时候, 内存的布局可能是有区别的.
最好的方法是把cvAlloc的调用顺序记录下来.

变动的部分代码:

代码: 全选
class MemTracker
{
   struct Ptr
   {
      void *ptr;      // 内存地址
      size_t size;   // 内存大小
      int   id;

      Ptr(void *ptr, size_t size, int id)
      {
         this->ptr = ptr;
         this->size = size;
         this->id = id;
      }
   };

   // 记录当前使用中的内存

   std::vector<Ptr>   m_memTracker;

   // alloc_func对应的编号

   int               m_id;
};
MemTracker::MemTracker(void)
{
   m_id = 0;

   // 注册管理函数

   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this);
}
void MemTracker::regAlloc(void *ptr, size_t size)
{
   // 每次记录一个新的m_id
   m_memTracker.push_back(Ptr(ptr, size, m_id++));
}
// 输出泄漏的内存

int MemTracker::output(FILE* fp)
{
   int n = m_memTracker.size();
   int i;

   for(i = 0; i < n; ++i)
   {
      fprintf(fp, "%d: %p, %u/n", m_memTracker[i].id, m_memTracker[i].ptr, m_memTracker[i].size);
   }

   return n;
}


以后就可以根据m_memTracker[i].id来设置断点跟踪调试. 因为每次运行程序的时候, cvAlloc的调用次序是不变
的, 因此可以认为每次cvAlloc对应的id也是不变的. 这样就可以根据id来追踪出现内存泄漏的cvAlloc了.

对于"OpenCV扩展库", 可以将MemTracker直接集成到CvxApplication中, 这样就可以默认进行内存泄漏检测了.
内存检测先说到这里, 下一节我会简要分析一下OpenCV的cvAlloc等源代码 :D

前面的帖子中我们已经讨论了cvAlloc/cvFree_/cvSetMemoryManager等函数的使用技巧.
下面开始分析OpenCV中以上函数的实现代码. 我觉得如果在阅读代码之前, 如果能对函数的
用法有个基本的认识, 那么对于分析源代码是很有帮助的.

代码: 全选
CV_IMPL  void*  cvAlloc( size_t size )
{
    void* ptr = 0;
    
    CV_FUNCNAME( "cvAlloc" );

    __BEGIN__;

    if( (size_t)size > CV_MAX_ALLOC_SIZE )
        CV_ERROR( CV_StsOutOfRange,
                  "Negative or too large argument of cvAlloc function" );

    ptr = p_cvAlloc( size, p_cvAllocUserData );
    if( !ptr )
        CV_ERROR( CV_StsNoMem, "Out of memory" );

    __END__;

    return ptr;
}


从代码我们可以直观的看出, cvAlloc分配的内存不得大于CV_MAX_ALLOC_SIZE, 即使是使用我们
自己的内存管理函数也会有这个限制.

然后通过p_cvAlloc对应的函数指针对应的函数来分配内存. p_cvAlloc是一个全局static变量, 对应的
还有p_cvFree和p_cvAllocUserData, 分别对应释放内存函数和用户数据. 它们的定义如下:

代码: 全选
// pointers to allocation functions, initially set to default
static CvAllocFunc p_cvAlloc = icvDefaultAlloc;
static CvFreeFunc p_cvFree = icvDefaultFree;
static void* p_cvAllocUserData = 0;


默认的内存管理函数分别为icvDefaultAlloc和icvDefaultFree(icv开头的表示为内部函数), 用户数据指针为空.

继续跟踪默认的内存分配函数icvDefaultAlloc, 代码如下:

代码: 全选
static void*
icvDefaultAlloc( size_t size, void* )
{
    char *ptr, *ptr0 = (char*)malloc(
        (size_t)(size + CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)));

    if( !ptr0 )
        return 0;

    // align the pointer
    ptr = (char*)cvAlignPtr(ptr0 + sizeof(char*) + 1, CV_MALLOC_ALIGN);
    *(char**)(ptr - sizeof(char*)) = ptr0;

    return ptr;
}


内部使用的是C语言中的malloc函数, 在分配的时候多申请了CV_MALLOC_ALIGN*((size >= 4096) + 1) + sizeof(char*)
大小的空间. 多申请空间的用处暂时先不分析. 

下面的cvAlignPtr函数用于将指针对其到CV_MALLOC_ALIGN边界, 对于我们常规的PC来说是32bit, 也就是4字节.
cvAlignPtr函数在后面会详细讨论.

下面语句将ptr0记录到(ptr - sizeof(char*)), 可以把它看作一个指针. 最后返回ptr.
细心的朋友可能会发现, 前面malloc分配的是ptr0, 现在返回的却是ptr, 这个是为什么呢?

这个的原因还是先放下(我也不懂), 但是返回ptr而不返回ptr0带来的影响至少有2个:

1. 返回的ptr指针不能通过C语言的free函数释放(这也是cvAlloc/cvFree必须配对使用的原因).
2. 在cvFree的时候, 可以根据(ptr - sizeof(char*))对应的值来检测该内存是不是由icvDefaultAlloc申请.

这样应该说可以增加程序的健壮性, icvDefaultFree可以不傻瓜似的对于任何指针都进行释放.

下面来看看cvAlignPtr函数:

代码: 全选
CV_INLINE void* cvAlignPtr( const void* ptr, int align=32 )
{
    assert( (align & (align-1)) == 0 );
    return (void*)( ((size_t)ptr + align - 1) & ~(size_t)(align-1) );
}


该函数的目的主要是将指针ptr调整到align的整数倍

其中align必须为2的幂, assert语言用于该检测. 语句(align & (align-1))
一般用于将align的最低的为1的bit位设置为0. 如果为2的幂那么就只有1个为1
的bit位, 因此语句(x&(x-1) == 0)可以完成该检测.

return语句简化后为 (ptr+align-1)&~(align-1), 等价于((ptr+align-1)/align)*align.
就是找到不小于ptr, 且为align整数倍的最小整数, 这里对应为将指针对其到4字节(32bit).

cvFree_函数和cvAlloc类似, 就不详细分析了:
代码: 全选
CV_IMPL  void  cvFree_( void* ptr )
{
    CV_FUNCNAME( "cvFree_" );

    __BEGIN__;

    if( ptr )
    {
        CVStatus status = p_cvFree( ptr, p_cvAllocUserData );
        if( status < 0 )
            CV_ERROR( status, "Deallocation error" );
    }

    __END__;
}


p_cvFree默认值为icvDefaultFree:

代码: 全选
static int
icvDefaultFree( void* ptr, void* )
{
    // Pointer must be aligned by CV_MALLOC_ALIGN
    if( ((size_t)ptr & (CV_MALLOC_ALIGN-1)) != 0 )
        return CV_BADARG_ERR;
    free( *((char**)ptr - 1) );

    return CV_OK;
}


最后我们简要看下cvSetMemoryManager函数, 它主要用来设置用户自己定义的内存管理函数:

代码: 全选
CV_IMPL void cvSetMemoryManager( CvAllocFunc alloc_func, CvFreeFunc free_func, void* userdata )
{
    CV_FUNCNAME( "cvSetMemoryManager" );

    __BEGIN__;

    // 必须配套出现
    
    if( (alloc_func == 0) ^ (free_func == 0) )
        CV_ERROR( CV_StsNullPtr, "Either both pointers should be NULL or none of them");

    p_cvAlloc = alloc_func ? alloc_func : icvDefaultAlloc;
    p_cvFree = free_func ? free_func : icvDefaultFree;
    p_cvAllocUserData = userdata;

    __END__;
}


如果函数指针不为空, 则记录到p_cvAlloc和p_cvFree指针, 如果为空则恢复到默认的内存管理函数.
需要注意的是if语句的条件(alloc_func == 0) ^ (free_func == 0), 只有当2个函数1个为NULL, 1个
不为NULL的时候才会出现, 出现这个的原因是内存管理函数的分配和释放函数不匹配了, 这个是不允许的.

因此, 我们需要设置自己的内存管理函数, 就需要同时指定alloc_func和free_func函数, 清空的时候
则把2个参数都设置NULL就可以了.

今天再来补充一个小技巧 :mrgreen: 

我们前面通过cvSetMemoryManager函数来重新设置了自己的内存管理函数.
但是前面也说到过, 如果cvAlloc/cvFree覆盖的周期和MemTracker相交, 那么
内存会出现错误.

即,

1. 原来OpenCV默认函数分配的内存可能使用我们自己的cvFree函数来释放.
2. 我们自己定义的cvAlloc分配的内存可能使用原来OpenCV默认的函数来释放.

这都会造成错误!

其实我们定义的目的只是要统计内存的使用情况, 我们并不想真的使用自己的函数的管理
OpenCV的内存. 道理很简单, OpenCV的内存经过优化, 对齐到某个字节, 效率更好.

如果能获取OpenCV原始的内存管理函数就好了, 但是没有这样的函数!!!

但是, 我们任然有方法来绕过这个缺陷.

我们可以在MemTracker::alloc_func函数进入之后, 在用cvSetMemoryManager恢复原来的
内存管理函数, 这样我们统计目的也达到了, 而且还是用了OpenCV本身的函数来分配内存.

代码如下:

代码: 全选
void* MemTracker::alloc_func(size_t size, void *userdata)
{
   assert(size > 0 && userdata != NULL);
   
   // 取消管理函数

   cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);
   
   // 用OpenCV的方式分配内存

   void *ptr = cvAlloc(size);

   // 登记

   if(ptr)
   {
      MemTracker *tracker = (MemTracker*)userdata;
      tracker->regAlloc(ptr, size);
   }

   // 重新注册注册管理函数

   cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, userdata);

   return ptr;
}


MemTracker::free_func的方法和上面类似, 就不贴代码了.

以后我们就可以透明的使用MemTracker了, 不管MemTracker对象在那个地方定义,
它对OpenCV的内存管理都不会有影响.

前面的方法虽然使得CvxMemTracker可以在任何地方使用, 但是可能带来理解的难度.

因为 在cvAlloc之后进入的是 MemTracker::alloc_func, 但是在这个函数中又调用了cvAlloc!
这看起来很像一个无穷递归调用!!

但是实际的运行结果却没有出现无穷递归导致的栈溢出情形. 仔细分析就知道原理了:

1. 定义MemTracker对象

中间调用了 cvSetMemoryManager(alloc_func, free_func, (void*)this); 函数,
设置 MemTracker::alloc_func 为分配函数.

2. 调用cvAlloc

内部执行到 MemTracker::alloc_func, 依次执行

代码: 全选
// 取消管理函数
   
   cvSetMemoryManager(NULL, NULL, NULL);


此刻, 分配函数又恢复为OpenCV的icvDefaultAlloc函数.
执行

代码: 全选
// 用OpenCV的方式分配内存
   
   void *ptr = cvAlloc(size);
   
   // 登记
   
   if(ptr)
   {
      CvxMemTracker *tracker = (CvxMemTracker*)userdata;
      tracker->regAlloc(ptr, size);
   }


这里的cvAlloc函数内部调用的是icvDefaultAlloc函数, 并不是MemTracker::alloc_func !!
就是这里了, alloc_func内部虽然调用了cvAlloc, 但是没有执行到alloc_func.

因此alloc_func不会出现递归.

最新的代码可以参考下面:
http://opencv-extension-library.googlec ... mTracker.h
http://opencv-extension-library.googlec ... racker.cpp

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1.json:基于键值对的字符串&#xff0c;轻量级的数据交互格式&#xff0c;用来传输数据 2.json模块 dumps:把字典转化成json字符串。 loads&#xff1a;把json字符串转成字典。 dump、load操作的是文件对象。 jsonify可以返回json字符串&#xff0c;会修改响应的类型为applicat…

Sencha-概念-Layouts(布局)(官网文档翻译8)

Sencha-概念-Layouts(布局)&#xff08;官网文档翻译8&#xff09; 介绍和HBox 布局描述了在您的应用程序的组件的大小和位置。例如&#xff0c;一个电子邮件客户端可能具有固定到左边的消息的列表&#xff0c;以说&#xff0c;可用的宽度的三分之一&#xff0c;和一个消息观看…

Photoshop图像处理操作汇总

1、给图像添加外边框&#xff0c;保持图像原有大小&#xff1a; 点击图层-->新建-->图层&#xff0c;弹出新图层对话框&#xff0c;点击确定&#xff0c;点按"Ctrl A”键将图像全部选中&#xff0c;再点击编辑>描边&#xff0c;弹出描边对话框&#xff0c;在宽…

人工智能进军餐饮:AI调酒,越喝越有

作者 | 神经小姐姐来源 | 转载自HyperAI超神经&#xff08;ID:HyperAI&#xff09;导读&#xff1a;“吃”&#xff0c;现在已经成了一种文化&#xff0c;对食物的不懈追求&#xff0c;可以说是人类历史的一种推动力。从烹饪的进化&#xff0c;到现在花样百出的美食&#xff0c…