C++ 在opencv中使用级联分类器的detectMultiScale是否会泄漏内存？

正如标题所说。我尝试在图像上运行一个简单的人脸检测器：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
  Mat image = imread("V2.jpg", 1);
  CascadeClassifier face_cascade;
  face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
  vector<Rect> faces;
  face_cascade.detectMultiScale(image, faces);
  return 0;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
int main（int argc，字符**argv）
{
Mat image=imread（“V2.jpg”，1）；
层叠式分级机；
face_cascade.load（“haarcascade_frontalface_alt.xml”）；
向量面；
面_级联。检测多尺度（图像、面）；
返回0；
}

根据valgrind的说法，以下代码从detectMultiScale功能泄漏。这里有我忽略的好习惯吗？有什么要发布的吗？从逻辑上讲，从我的角度来看，所有内容都在堆栈上，因此应该在程序结束时释放它

valgrind的输出是：

==4852==    at 0x4C28F9F: malloc (vg_replace_malloc.c:236)
==4852==    by 0x4EB1D90: cv::fastMalloc(unsigned long) (in /usr/lib/libopencv_core.so.2.3.1)
==4852==    by 0x58F175D: ??? (in /usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1)
==4852==    by 0x58F8699: cvHaarDetectObjectsForROC(void const*, CvHaarClassifierCascade*, CvMemStorage*, std::vector<int, std::allocator<int> >&, std::vector<double, std::allocator<double> >&, double, int, int, CvSize, CvSize, bool) (in /usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1)
==4852==    by 0x58EA38B: cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(cv::Mat const&, std::vector<cv::Rect_<int>, std::allocator<cv::Rect_<int> > >&, std::vector<int, std::allocator<int> >&, std::vector<double, std::allocator<double> >&, double, int, int, cv::Size_<int>, cv::Size_<int>, bool) (in /usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1)
==4852==    by 0x58DA6B5: cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(cv::Mat const&, std::vector<cv::Rect_<int>, std::allocator<cv::Rect_<int> > >&, double, int, int, cv::Size_<int>, cv::Size_<int>) (in /usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1)

==4852==at 0x4C28F9F:malloc（vg\u replace\u malloc.c:236）
==4852==by 0x4EB1D90:cv:：fastMalloc（无符号长）（in/usr/lib/libopencv_core.so.2.3.1）
==4852==0x58F175D:？？？（在/usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1中）
==4852==by 0x58F8699:CVHAARDEtectObjectsError（void const*、CvHaarClassifierCascade*、CvMemStorage*、std:：vector&、std:：vector&、double、int、int、CvSize、CvSize、bool）（在/usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1中）
==4852==by 0x58EA38B:cv:：CascadeClassifier:：detectMultiScale（cv:：Mat const&，std:：vector&，std:：vector&，std:：vector&，double，int，int，cv:：Size_uuu，cv:：Size_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
==4852==by 0x58DA6B5:cv:：CascadeClassifier:：detectMultiScale（cv:：Mat const&，std:：vector&，double，int，int，cv:：Size_，cv:：Size_）（in/usr/lib/libopencv_objdetect.so.2.3.1）

---

这是在运行64位Windows 7的64位Kubuntu 11.10的VMware VM上运行的。OpenCV版本是最新的-2.3.1。

您必须释放变量面

我不确定Valgrind的错误消息，但如果有泄漏，它肯定不在您的代码中。尽管尝试更新到2.4.2，但速度也快得多

当它超出范围时，

faces

不是被破坏了吗？在销毁时，向量将调用它所持有的每个对象的析构函数。还是我错了？