Как в приложении OpenCV определить источник утечки памяти и исправить его?

У меня есть утечка памяти в моем приложении OpenCV. Это приложение среднего размера с множеством классов и несколькими тысячами строк кода. Каким-то образом мне удалось вызвать большую утечку памяти в моем приложении, которая съела всю мою 8 ГБ памяти за несколько минут. Я использую OpenCV C ++ 2.3 в Ubuntu 11.10 с CMake.

Это приложение для отслеживания рук, которое обрабатывает два видеопотока одновременно с частотой кадров около 15 кадров в секунду для каждой камеры.

Я пробовал использовать valgrind, как показано ниже, но вывод valgrind настолько велик, что превышает объем текстовой оболочки, который может храниться в буфере. Я знаю, что могу сохранить вывод в файл журнала, но я надеялся избежать сложной задачи чтения всего этого. Вот команда valgrind, которую я использовал:

valgrind --tool=memcheck --leak-check=full --show-reachable=yes ./Gibbon 

Вот последние несколько строк вывода valgrind:

==3573== 5,415,576 (1,176 direct, 5,414,400 indirect) bytes in 7 blocks are definitely lost in loss record 2,571 of 2,571
==3573==    at 0x4C28F9F: malloc (vg_replace_malloc.c:236)
==3573==    by 0x5B2ACD0: cv::fastMalloc(unsigned long) (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1)
==3573==    by 0x5A7FA9D: cvCreateImageHeader (in /usr/local/lib/libopencv_core.so.2.3.1)
==3573==    by 0x484538: CameraPGR::convertImageToOpenCV(FlyCapture2::Image*) (CameraPGR.cpp:212)
==3573==    by 0x483F52: CameraPGR::grabImage() (CameraPGR.cpp:134)
==3573==    by 0x473F86: start() (GibbonMain.cpp:368)
==3573==    by 0x4725CC: main (GibbonMain.cpp:108)
==3573== 
==3573== LEAK SUMMARY:
==3573==    definitely lost: 24,432 bytes in 33 blocks
==3573==    indirectly lost: 5,414,640 bytes in 15 blocks
==3573==      possibly lost: 2,314,837 bytes in 1,148 blocks
==3573==    still reachable: 496,811 bytes in 4,037 blocks
==3573==         suppressed: 0 bytes in 0 blocks
==3573== 
==3573== For counts of detected and suppressed errors, rerun with: -v
==3573== Use --track-origins=yes to see where uninitialised values come from
==3573== ERROR SUMMARY: 336 errors from 318 contexts (suppressed: 10 from 8)

Каковы лучшие способы решения этой проблемы? Есть ли какие-нибудь инструменты, которые могут кратко показать мне, какие вызовы функций вызывают большую часть распределения памяти? Если valgrind - это ответ, я был бы признателен за несколько советов о том, как использовать его более эффективно, поскольку я совершенно новичок в этом инструменте.