OpenCV (c++)使用KDTree时，得到正确结果后报Segmentation fault (core dumped)

一、给出问题

构建包含以下文件的工程（opencv_test）

各文件内容给出如下：

# CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 2.18)
project(opencv_test)find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})add_executable(${PROJECT_NAME} main.cppkdtree.cpp kdtree.h)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})

// kdtree.cpp
#include "kdtree.h"
KDTree::KDTree(std::vector<Point> ref_points)
{ref_points_ = ref_points;ConstructKDTree(kdtree_);
}void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index* kdtree) // C1
{std::vector<cv::Point2f> features = { { 1,1 },{ 2, 2},{ 3, 3},{ 4, 4},{ 2, 4} };cv::Mat source = cv::Mat(features).reshape(1);source.convertTo(source, CV_32F);cv::flann::KDTreeIndexParams indexParams(2);kdtree = new cv::flann::Index(source, indexParams); // C2
}void KDTree::GetIndex()
{//预设knnSearch所需参数及容器int queryNum = 3;//用于设置返回邻近点的个数std::vector<float> vecQuery(2);//存放查询点的容器std::vector<int> vecIndex(queryNum);//存放返回的点索引std::vector<float> vecDist(queryNum);//存放距离cv::flann::SearchParams params(32);//设置knnSearch搜索参数//KD树knn查询vecQuery = { 3, 4};printf("ok31\n");kdtree_->knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3printf("ok32\n");std::cout << "vecDist: " << std::endl;for (auto&x : vecDist)std::cout << x << " ";std::cout << std::endl;std::cout << "vecIndex: " << std::endl;for (auto&x : vecIndex)std::cout << x << " ";std::cout<<std::endl;
}

// kdtree.h
#ifndef KDTREE_H
#define KDTREE_H
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <memory>struct Point{double x;double y;double z;
};class KDTree{public:KDTree(std::vector<Point> ref_points);void ConstructKDTree(cv::flann::Index* kdtree);  // C4void GetIndex();private:// cv::Mat source;std::vector<Point> ref_points_;cv::flann::Index* kdtree_;  // C5
};#endif // KDTREE_H

// main.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include "kdtree.h"int main() {//用于构造kdtree的点集std::vector<Point> points;KDTree kdtree = KDTree(points);kdtree.GetIndex();return 0;
}

构建好后

cd ~/opencv_test/build
cmake ..
make
./opencv_test

报错：
ok31
Segmentation fault (core dumped)

根据标记可知，运行到kdtree->knnSearch(...)这里出错的。

根据opencv kdtree的用法后半部分描述的：

所以，感觉和指针释放有关。于是做了几组实验，分别记录成功不不成功的情况。

二、不同组合的实验与结果

实验通过：对上面代码中注释有C1-C5的各行进行不同设置。

2.1 指针引用`cv::flann::Index*& kdtree`作为函数输入（成功）

void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index*& kdtree) // C1  变化
kdtree = new cv::flann::Index(source, indexParams); // C2
kdtree_->knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3
void ConstructKDTree(cv::flann::Index*& kdtree);  // C4  变化
cv::flann::Index* kdtree_;  // C5

2.2 继2.1后，采用内置函数build构建kdtree（失败）

void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index*& kdtree) // C1  变化
kdtree->build(source, indexParams);  // C2  变化
kdtree_->knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3
void ConstructKDTree(cv::flann::Index*& kdtree);  // C4  变化
cv::flann::Index* kdtree_;  // C5

内置函数build也可以构建kdtree

发现，直接在kdtree->build(...)处报错。

2.3 采用变量引用`cv::flann::Index& kdtree`（成功）

void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index& kdtree) // C1  变化
kdtree.build(source, indexParams);  // C2  变化
kdtree_.knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3
void ConstructKDTree(cv::flann::Index& kdtree);  // C4  变化
cv::flann::Index kdtree_;  // C5

2.4 在2.3基础上采用类构造函数实例化kdtree（失败）

void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index& kdtree) // C1  变化
kdtree = cv::flann::Index(source, indexParams);  // C2  变化
kdtree_.knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3
void ConstructKDTree(cv::flann::Index& kdtree);  // C4  变化
cv::flann::Index kdtree_;  // C5

根据标记可知，运行到kdtree.knnSearch(...)这里出错的。

2.5 在2.4基础上，成员函数不用引用输入

void KDTree::ConstructKDTree(cv::flann::Index kdtree) // C1  变化
kdtree = cv::flann::Index(source, indexParams);  // C2  变化
kdtree_.knnSearch(vecQuery, vecIndex, vecDist, queryNum, params); // C3
void ConstructKDTree(cv::flann::Index kdtree);  // C4  变化
cv::flann::Index kdtree_;  // C5

根据标记可知，初始化kdtree时就出错。

结论

内部成员函数传入kdtree变量，无论是否是指针，都要以引用的方式传入；
如果是指针变量，以kdtree = new cv::flann::Index(source, indexParams);构建kdtree;
如果是一般变量，则以kdtree.build(source, indexParams);构建kdtree.

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一、给出问题

二、不同组合的实验与结果

2.1 指针引用`cv::flann::Index*& kdtree`作为函数输入（成功）

2.2 继2.1后，采用内置函数build构建kdtree（失败）

2.3 采用变量引用`cv::flann::Index& kdtree`（成功）

2.4 在2.3基础上采用类构造函数实例化kdtree（失败）

2.5 在2.4基础上，成员函数不用引用输入

结论

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