OpenCV图像拼接出现CL_OUT_OF_RESOURCES错误求助

代码示例 #

import cv2
import os

images =[]
path = "Folder"
for image in os.listdir(path):
    img = cv2.imread(os.path.join(path,image))
    images.append(img)
print("There are {} images".format(len(images)))
print("Images are read")
print("Creating stitcher")
stitcher = cv2.Stitcher.create(mode=1)
print("Stitcher is running")
(status, stitched) = stitcher.stitch(images)
cv2.imwrite("File.png", stitched)

报错信息 #

cv2.error: OpenCV(4.6.0)
D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\ocl.cpp:5954:
error: (-220:Unknown error code -220) OpenCL error CL_OUT_OF_RESOURCES
(-5) during call: clEnqueueReadBuffer(q, handle=000001C39C840AE0,
CL_TRUE, 0, sz=1583382528, data=000001C4E6132080, 0, 0, 0) in function
'cv::ocl::OpenCLAllocator::map' OpenCV(4.6.0) Error: Unknown error
code -220 (OpenCL error CL_INVALID_COMMAND_QUEUE (-36) during call:
clEnqueueMapBuffer(handle=000001C3FB376060, sz=3341583) =>
0000000000000000) in cv::ocl::OpenCLAllocator::deallocate_, file
D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\ocl.cpp, line
5761

问题描述 #

此前用OpenCV做图像拼接代码运行正常，今天运行类似代码时出现上述错误。之前读取147MB文件夹的图片无报错，这次70MB文件夹反而报错，是否需要清理内存？求解决方法。

解决方法 #

1. 禁用OpenCL加速 #

错误核心是OpenCL资源不足，直接禁用OpenCL可绕过GPU内存限制，强制OpenCV使用CPU处理：

# 在代码开头添加
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)

2. 优化内存使用 #

文件夹总大小不代表内存占用，单图分辨率、数量才是关键。可以：

• 关闭其他占用大量内存的程序
• 过滤加载失败的图片，避免无效对象占用空间：

for image in os.listdir(path):
    img_path = os.path.join(path, image)
    img = cv2.imread(img_path)
    if img is not None:  # 仅保留加载成功的图片
        images.append(img)

3. 调整Stitcher模式 #

mode=1对应cv2.Stitcher_SCANS模式，内存需求较高，可切换到默认全景拼接模式：

stitcher = cv2.Stitcher.create(mode=0)  # 使用cv2.Stitcher_PANORAMA模式

4. 重置运行环境 #

OpenCL可能存在资源泄漏，重启Python环境或系统可重置GPU资源状态，解决临时占用问题。

5. 降低图像分辨率 #

如果图像尺寸过大，先缩小再拼接可大幅减少内存压力：

for image in os.listdir(path):
    img_path = os.path.join(path, image)
    img = cv2.imread(img_path)
    if img is not None:
        # 缩小至原尺寸的1/2，可根据需求调整比例
        img_resized = cv2.resize(img, (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2))
        images.append(img_resized)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者64Bits