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我想用 Python+OpenCV 匹配两张图片。我已经使用 SURF 从它们中提取关键点和描述符。现在，我需要匹配这些描述符，因此我决定使用 Flann Matcher。

flann_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE,trees = 4)    
matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})

但是当我尝试将 knnMatch 与描述符（desc1，desc2）一起使用时，openCV 会引发异常。

raw_matches=matcher.knnMatch(np.asarray(desc1),np.asarray(desc2), 2)

例外情况如下：

raw_matches=matcher.knnMatch(np.asarray(desc1),np.asarray(desc2), 2) #2
cv2.error: /opt/local/var/macports/build/_opt_local_var_macports_sources_rsync.macports.org_release_tarballs_ports_graphics_opencv/opencv/work/OpenCV-2.4.2/modules/flann/src/miniflann.cpp:299: error: (-210) type=6
 in function buildIndex_

如何正确使用 knnMatch？它是一个错误吗？

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2 回答 2

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我使用正确的数据类型和函数 np.asarray() 解决了这个问题

raw_matches=matcher.knnMatch(np.asarray(desc1,np.float32),np.asarray(desc2,np.float32), 2) #2
于 2012-09-23T16:54:29.553 回答
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请参阅此问题的答案。

这是来自Esteban Angee的回答的相关代码：

r_threshold = 0.6
FLANN_INDEX_KDTREE = 1  # bug: flann enums are missing

构建你的参数字典：

flann_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 4)
flann = cv2.flann_Index(desc2, flann_params)

执行最近邻搜索：

idx2, dist = flann.knnSearch(desc1, 2, params = {}) # bug: need to provide empty dict
mask = dist[:,0] / dist[:,1] < r_threshold
idx1 = np.arange(len(desc1))
pairs = np.int32( zip(idx1, idx2[:,0]) )

返回匹配的描述符：

return pairs[mask]

我现在不在我的工作站，所以我担心我看不到你的代码有什么问题，但是当我遇到同样的问题时，上面的问题解决了我所有的麻烦。您不必使用FlannBasedMatcher，我记得我也遇到过问题。

如果它没有帮助，我会看看我明天左右是否能找到我的解决方案。

于 2012-09-20T16:45:37.150 回答