Linux下的SegmentationFault:原因与避免

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"SegmentationFaultinLinux.pdf 是一篇关于在Linux环境下如何理解和避免Segmentation Fault问题的文章,作者是ZX_WING。文章深入浅出地探讨了导致Segmentation Fault的原因,通过实例解释了内核处理SIGSEGV信号的过程,并提供了预防这类错误的编程建议。" 在Linux系统中,Segmentation Fault是一个常见的运行时错误,通常发生在程序试图访问无效的内存区域时。这种错误可能是由于多种编程错误引起的,如访问已释放的内存、越界数组访问、使用未初始化的指针或尝试执行非代码数据等。 文章首先提到,Segmentation Fault在Linux社区中是一个常见问题,作者希望通过分享个人经验来帮助减少重复的问题解答。作者解释,当程序触发Segmentation Fault时,内核会发送一个SIGSEGV信号给该进程,这标志着程序试图访问其没有权限访问的内存段。 接着,文章详细描述了SIGSEGV信号的产生过程。在Linux中,内存被分为不同的区域(段),每个段都有特定的权限。当程序试图访问一个不合法的段时,处理器的内存管理单元(MMU)会检测到这一违规操作,并触发异常。这个异常被内核捕获,然后转化为SIGSEGV信号发送给进程。 文章还讨论了一些常见的编程错误,比如: 1. 函数返回后访问栈上的局部变量:函数调用结束后,栈上的空间会被回收,继续访问这些区域会导致Segmentation Fault。 2. free()后的内存使用:释放内存后,如果不重新分配或设置为NULL,继续使用可能导致意外的访问。 3. SIGSEGV与SIGILL的区别:SIGILL通常表示尝试执行非法指令,而SIGSEGV则更多涉及内存访问错误。 最后,作者提供了一些预防SIGSEGV的编程习惯,如: - 仔细检查指针是否为空。 - 避免数组越界访问。 - 在释放内存后立即将指针设为NULL。 - 使用静态分析工具检查潜在的内存错误。 - 在多线程环境中正确同步内存访问。 这篇文章对于理解Linux中的内存管理和调试Segmentation Fault问题非常有帮助,适用于所有使用Linux环境进行软件开发的程序员。虽然基于Linux、GCC和32位IA32架构,但其中的原则和教训同样适用于其他操作系统和硬件平台。

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

2023-07-14 上传