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我正在编写基于surf的图像匹配算法。我用 400 hessian 阈值初始化 surf：

surf = cv2.SURF(400)

并做了flann匹配。

但它运行得太慢（在大量图像上）。然后我决定先做轻度测试，然后进行深度测试。所以我把粗麻布阈值改为1200。

surf = cv2.SURF(1200)

现在快多了。

matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

但在某些图像上，它会引发以下错误：

    OpenCV Error: Assertion failed ((globalDescIdx>=0) && (globalDescIdx < size())) in getLocalIdx, file /tmp/opencv-2.4.10/modules/features2d/src/matchers.cpp, line 163
Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 810, in __bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 763, in run
    self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
  File "indexThreadsDeep.py", line 97, in threadRun
    if(imageMatch(qDes,tDes)):
  File "indexThreadsDeep.py", line 69, in imageMatch
    matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
error: /tmp/opencv-2.4.10/modules/features2d/src/matchers.cpp:163: error: (-215) (globalDescIdx>=0) && (globalDescIdx < size()) in function getLocalIdx
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问题来了，因为由于 hession 阈值高，某些图像中只有一个关键点。但是在 knnMatch 中，我正在寻找 2 个最近的邻居。

于 2017-01-17T05:57:46.233 回答