我有两台运行相同Python脚本的机器,它们使用OpenCV来转换图像文件格式。该脚本在我的低端笔记本电脑上运行良好,它有4 GB的内存。但是,在我的台式机上,它有32 GB,我收到以下错误:
OpenCV 错误: 无法创建 Numpy 分配器::分配, 文件 D:\Build\OpenCV-3.3.1\模块\python\src2\cv2.cpp,第 175 行 OpenCV 错误:内存不足(无法分配 243000000 字节),文件 D:\Build\OpenCV\openCV\opencv\3.3.1\模块\核心\src\alloc.cpp,第 55 行
(1)导致此错误的代码如下。脚本中没有其他代码使用OpenCV。
# png and jpg are filenames
img = cv2.imread(png)
cv2.imwrite(jpg, img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 85])
(2)两台机器都在64位AMD CPU上运行Windows 10。
(3) 根据sys.maxsize
,Python在这两台机器上都以32位模式运行。
(4)两台机器都在运行Python 3.6.2。我尝试将桌面更新到3.6.3,但没有任何区别。
(5)两台机器都有OpenCV版本3.3.1
(6)我遇到内存错误的台式机使用的是比笔记本电脑的1.13.1版本稍新的NumPy版本(1.13.3 ),而笔记本电脑的1 . 13 . 1版本一切正常。
(7) 该脚本将无错误地转换较小的图像,但会被9000 x 9000像素的PNG卡住。我意识到这并不小,但是,即使是这个大图像在笔记本上也很好。
我确实试图搜索任何可能表明NumPy 1.13.3已知会破坏东西的信息,因为这是我唯一能识别的差异,但我找不到任何表明这样一个问题的信息。
提前感谢任何可以帮助解释问题以及如何解决问题的人。
事实证明,我需要的所有包都有64位版本,所以我通过切换到64位Python设置来工作。
如果这对其他人有帮助,以下是我一路走来学到的东西:
由于我在一个32位的Python环境中工作,所以我的台式机上的大量RAM并不是很重要。在32位模式下,我不可能访问超过4GB的内存。在现实中,我甚至不能得到它,因为所有的东西都在争夺4GB的块,如果我理解正确的话,任何32位Python进程的分配都不会超过2GB。
使用Numpy,事情变得更糟,因为Numpy数组需要连续的内存块。这使得事情变得紧张,显然足够紧张,以至于我为图像所需的243 MB不可用。不一定需要内存泄漏才能出现此问题。如果情况很紧张,那么我使用pycairo执行的正常(可能有点内存密集型)绘图操作可能会为随后的图像转换留下太多。(Surface 对象尚未发布,因为它将在后续迭代中使用。
令人惊讶的是 - 至少对我来说 - 是可用于这2 GB最大操作的连续内存量可能因机器而异,甚至每天都会有很大差异,这取决于各种不明显的事情。看来我的笔记本只是碰巧有一些偶然的情况,留下了我243 MB的连续内存,而我的台式机却没有。
感谢那些提供建议的人。
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