Python OpenCV (cv2) VideoCapture.read() 中 NumpyAllocator::allocate 的未指定错误

Question

我刚接触OpenCV，正在用它的Python版本来读取视频帧，这样我就可以对这些帧进行一些分析。我正在读取一个mp4格式的视频文件，并循环遍历每一帧，像这样保存它们：

import cv2
cv2Cap = cv2.VideoCapture(filepath)
frames = []
cnt = 0 
while 1:
    # get the next frame form the video 
    ret, frame = cv2Cap.read()
    cnt+=1
    print 'Count: ' + str(cnt)
    if not ret: 
        break # means ret was false so break out of the loop 
    cv2.imshow('Frames', frame)
    # show the frame that was read to make sure it is normal
    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27:
        break
    frames.append(frame) 

这段代码大部分时间都能正常工作，不过我发现它在几个不同的视频上会出现问题，具体情况如下：

OpenCV Error: Unspecified error (The numpy array of typenum=2, ndims=3 can not b
e created) in NumpyAllocator::allocate, file D:\Build\OpenCV\OpenCV-2.4.9\module
s//python//src2//cv2.cpp, line 201
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "vidUtils.py", line 25, in __init__
    self.frames, self.fps, self.numFrames = self.getVideoInfo(filepath)
  File "vidUtils.py", line 57, in getVideoInfo
    ret, frame = cv2Cap.read()
cv2.error: D:\Build\OpenCV\OpenCV-2.4.9\modules//python//src2//cv2.cpp:201: erro
r: (-2) The numpy array of typenum=2, ndims=3 can not be created in function Num
pyAllocator::allocate

我正在打印出代码出错时的帧编号，但这个编号并不总是一样的，这让我觉得可能还有其他我完全没注意到的情况。最近它在1780到1820帧之间经常出问题。任何帮助或建议都非常感谢！

提前谢谢大家！
~zoltana

Answer 1

你可能是内存不够用了吧？分配错误通常意味着“内存不足”。如果不知道你的视频分辨率，通常每帧的大小在1到5MB之间，到了2000帧的时候，你可能就要处理好几个GB的数据了。

如果你在用32位的Python，可能很容易就会碰到2GB的限制。而如果是64位的Python，处理非常大的数据时，你可能会遇到性能下降的问题。

我建议你做一下内存分析。最简单的方法就是查看单帧的大小（frame.nbytes），然后乘以帧的数量。另一个方法（根据操作系统不同）是使用ps或者类似的工具来检查Python进程的总内存使用情况。如果你想更深入地了解内存使用情况，可以看看heapy（这是guppy-pe包的一部分）。

你可以做一个诊断检查，试着运行同样的循环，但不执行frames.append(frame)，这样内存占用应该会小很多。如果这样运行得很顺利，那你的问题很可能就是内存不够了。（不幸的是，简单测试中的错误并不能证明没有内存问题，只能说明问题不在于存储帧，可能还有其他内存泄漏。）