EmguCV仅在x86发布模式下出现内存不足 – 锐化图像

我试图使用EmguCV增加图像的清晰度

Image myImage = new Image(new Bitmap(pictureBox1.Image)); float[,] matrixKernel = new float[3, 3] { { 0,-1, 0 }, {-1, 5,-1 }, { 0,-1, 0 } }; ConvolutionKernelF matrix = new ConvolutionKernelF(matrixKernel); Image result = myImage.Convolution(matrix); Image BGRResult = result.ConvertScale(1, 0); e.Result = BGRResult.ToBitmap(); myImage.Dispose(); result.Dispose(); BGRResult.Dispose(); 

该代码适用于中等分辨率图像，但在使用高分辨率图像时，例如：6000X4000抛出以下exception

请注意，当项目设置为AnyCPU时，即使对于高分辨率图像，锐化也能正常工作 – >调试模式我正在使用EmguCV 3.3

更新 ：

根据Rick的参考答案，我做了以下修改，但问题仍然存在。请咨询。

 float[,] matrixKernel = new float[3, 3] { { 0,-1, 0 }, {-1, 5,-1 }, { 0,-1, 0 } }; ConvolutionKernelF matrix = new ConvolutionKernelF(matrixKernel); var result2 = myImage.CopyBlank(); var handle = GCHandle.Alloc(result2); Image result = result2.Convolution(matrix); Image BGRResult = result.ConvertScale(1, 0); bm_dest = new Bitmap(BGRResult.ToBitmap()); handle.Free(); BGRResult.Dispose(); result.Dispose(); myImage.Dispose(); matrix.Dispose(); 

Answer 1

我认为这是与评论中链接的访问冲突不同的问题。

Convolve调用底层OpenCv API中的Filter2D – 它适用于单通道浮点图像 。

您正在传递多通道字节图像 。

Emgu 3.3将您的输入转换为浮动图像，每个通道调用一次Filter2D并将图像重新拼接在一起。

对于6000 x 4000，这需要在通话期间分配大约576MB，如果您在32位进程中运行，这将是很多。

编辑 ：

在每个通道上调用Filter2d并Filter2d处置使用较少的内存，但速度会慢一些。

使用我更熟悉的OpenCvSharp示例，过滤的开销仅为100mb：

  var inputMat = BitmapConverter.ToMat(myBitmap); var kernel = OpenCvSharp.InputArray.Create( new float[3, 3] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } } ); for (int i = 0; i < inputMat.Channels(); i++) { var c1 = inputMat.ExtractChannel(i); var c2 = c1.Filter2D(inputMat.Type(), kernel); c1.Dispose(); c2.InsertChannel(inputMat, i); c2.Dispose(); }