OpenCV - Brox Optical Flow - opencv_core244d中的異常！cv :: GlBuffer :: unbind

Question

有沒有人設法讓OpenCV中的Brox密集光流算法工作？

下面是一些代碼：

{ 
    // Load images 
    cv::Mat PreviousFrameGrayFloat; // Has an image in format CV_32FC1 
    cv::Mat CurrentFrameGrayFloat; // Has an image in format CV_32FC1 

    // Upload images to GPU 
    cv::gpu::GpuMat PreviousFrameGPU(PreviousFrameGrayFloat); 
    cv::gpu::GpuMat CurrentFrameGPU(CurrentFrameGrayFloat); 

    // Prepare receiving variables 
    cv::gpu::GpuMat FlowXGPU; 
    cv::gpu::GpuMat FlowYGPU; 

    // Create optical flow object 
    cv::gpu::BroxOpticalFlow OpticalFlowGPU = cv::gpu::BroxOpticalFlow(0.197f, 0.8f, 50.0f, 10, 77, 10); 

    // Perform optical flow 
    OpticalFlowGPU(PreviousFrameGPU, CurrentFrameGPU, FlowXGPU, FlowYGPU); // EXCEPTION 
    // Exception in opencv_core244d!cv::GlBuffer::unbind 

    // Download flow from GPU 
    cv::Mat FlowX; 
    cv::Mat FlowY; 
    FlowXGPU.download(FlowX); 
    FlowYGPU.download(FlowY); 
} 

我得到一個例外，因爲上述評論的，當我嘗試使用cv::gpu::BroxOpticalFlow對象，我有同樣的問題與cv::gpu::PyrLKOpticalFlow但只有茂密的版本不疏一個，cv::gpu::FarnebackOpticalFlow工作正常...

奇怪。

整個例外是：

Exception at 0x7c812fd3, code: 0xe06d7363: C++ exception, flags=0x1 (execution cannot be continued) in opencv_core244d!cv::GlBuffer::unbind 

我使用的是調試建立與調試庫，使用OpenCV的2.4.4但是代碼也提出了在OpenCV中2.4.3異常。

當我使用OpenCV的2.4.3我得到這個異常：http://stuartjames.info/Journal/opencv-brox-optical-flow-sample-possible-fix.aspx

它看起來像我需要重新編譯的OpenCV：

Exception at 0x7c812fd3, code: 0xe06d7363: C++ exception, flags=0x1 (execution cannot be continued) in opencv_core243d!cv::SparseMat::erase 

Answer 1

與OpenCV的其他版本的試驗和下面包含的信息後，在這裏與OpenGL。

看來你可以通過運行命令來測試你的OpenCV安裝是否有OpenGL：cv::gpu::setGlDevice(0);如果這個失敗並且出現了像上面那樣的怪異異常，那麼你需要重新編譯。

OpenGL是OpenCV中較新的光流算法需要的數據映射數據到OpenGL紋理到（我假設）加速操作，或者也許只是使代碼更簡單。

因此，畢竟這個解決方案是用OpenGL重新編譯OpenCV。這可以通過在使用CMake配置構建時勾選WITH_OPENGL框來實現。

如果你想使用視頻閱讀器的GPU版本，請確保您還勾選WITH_NVCUVID這是包含CUDA，但不包括在內，除非你要求它...

- 編輯 -

從保留的意見後我糾正了我的代碼中的比例因子從問題。

下面是完整的代碼我測試，爲nkint：

{ 
    // Load images 
    cv::Mat PreviousFrameGray = cv::imread("Input1.png", 0); 
    cv::Mat CurrentFrameGray = cv::imread("Input2.png", 0); 

    cv::Mat PreviousFrameGrayFloat; // Has an image in format CV_32FC1 
    cv::Mat CurrentFrameGrayFloat; // Has an image in format CV_32FC1 

    PreviousFrameGray.convertTo(PreviousFrameGrayFloat, CV_32FC1, 1.0/255.0); 
    CurrentFrameGray.convertTo(CurrentFrameGrayFloat, CV_32FC1, 1.0/255.0); 

    // Upload images to GPU 
    cv::gpu::GpuMat PreviousFrameGPU(PreviousFrameGrayFloat); 
    cv::gpu::GpuMat CurrentFrameGPU(CurrentFrameGrayFloat); 

    // Prepare receiving variables 
    cv::gpu::GpuMat FlowXGPU; 
    cv::gpu::GpuMat FlowYGPU; 

    // Create optical flow object 
    cv::gpu::BroxOpticalFlow OpticalFlowGPU = cv::gpu::BroxOpticalFlow(0.197f, 50.0f, 0.8f, 10, 77, 10); 

    // Perform optical flow 
    OpticalFlowGPU(PreviousFrameGPU, CurrentFrameGPU, FlowXGPU, FlowYGPU); 

    // Download flow from GPU 
    cv::Mat FlowX; 
    cv::Mat FlowY; 
    FlowXGPU.download(FlowX); 
    FlowYGPU.download(FlowY); 

    // Use FlowX and FlowY in further processing 
    //... 
} 

Answer 2

的OpenGL是必需的，但也可能是您的尺度參數（50.0f）的問題。它似乎太大了。據我所知，這應該是小於1.如果它是一個很大的數字，該算法快速填充GPU內存。另外，使用擴展（顛倒）圖像金字塔可能沒有意義。雖然不完全確定。