C++ OpenCV是一种功能强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习、人工智能等领域。然而，在处理视频时，我们往往会遇到内存不足的问题，这会导致程序崩溃、性能下降。针对这个问题，我们可以采取以下解决方案：

1. 减少图像分辨率

一般来说，高分辨率的图像占用大量的内存。如果你的视频尺寸过大，可以尝试下降图像的分辨率。OpenCV提供了cv::resize()函数，可以实现简单的图像缩放操作。

2. 释放内存

在OpenCV中，我们需要手动管理内存。如果你没有及时释放不再使用的图像或数据结构，那么内存占用会逐渐增加，直到达到系统的极限。为了避免这种情况，我们可以使用cv::Mat的release()函数或者程序退出时自动释放内存。

3. 使用分段读取

当我们需要从视频中读取所有帧时，往往需要一次性读取完整的视频文件。然而，大型的视频文件可能会导致内存爆满。为了解决这个问题，我们可以采用分段读取的方式。例如，我们可以每次只读取一小段视频，并在处理完毕后释放内存。

4. 避免过度循环

循环语句是OpenCV中最常用的语句之一，但是过度循环会使程序陷入死循环中，浪费大量的内存和处理时间。因此，我们应该避免在循环语句中重复执行不必要的操作，如重复开辟空间、读取重复数据等。

总之，在处理视频时，内存不足是一个常见而严峻的问题。通过以上四种方法，我们可以有效地缓解这个问题，提高程序的性能和稳定性。同时，还需要注意及时释放内存，避免内存泄漏。希望以上内容能对读者带来帮助。

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