关于python：BFMatcher match in OpenCV throwing error

BFMatcher match in OpenCV throwing error

我正在使用 SURF 描述符进行图像匹配。我打算将给定的图像与图像数据库进行匹配。

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import cv2
import numpy as np
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400)

img1 = cv2.imread(‘box.png’,0)
img2 = cv2.imread(‘box_in_scene.png’,0)

kp1,des1 = surf.detectAndCompute(img1,None)
kp2,des2 = surf.detectAndCompute(img2,None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1,crossCheck=True)
#I am planning to add more descriptors
bf.add(des1)

bf.train()

#This is my test descriptor
bf.match(des2)

bf.match 的问题是我收到以下错误：

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OpenCV Error: Assertion failed (type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U)) in batchDistance, file /build/opencv/src/opencv-3.1.0/modules/core/src/stat.cpp, line 3749
Traceback (most recent call last):
File"image_match4.py", line 16, in <module>
bf.match(des2)
cv2.error: /build/opencv/src/opencv-3.1.0/modules/core/src/stat.cpp:3749: error: (–215) type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U) in function batchDistance

错误与这篇文章类似。给出的解释不完整且不充分。我想知道如何解决此问题。我也使用了 ORB 描述符以及具有 NORM_HAMMING 距离的 BFMatcher。错误再次出现。
任何帮助将不胜感激。

我使用的两张图片是：

box.png

box_in_scene.png

我在 linux 中使用 Python 3.5.2 和 OpenCV 3.1.x。

要在两个图像的描述符之间进行搜索，请使用：

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img1 = cv2.imread(‘box.png’,0)
img2 = cv2.imread(‘box_in_scene.png’,0)

kp1,des1 = surf.detectAndCompute(img1,None)
kp2,des2 = surf.detectAndCompute(img2,None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1,crossCheck=False)
matches = bf.match(des1,des2)

在多个图像中搜索

add 方法用于添加多个测试图像的描述符。一旦所有描述符都被索引，您运行 train 方法来构建底层数据结构(例如：KdTree，它将用于在 FlannBasedMatcher 的情况下进行搜索)。然后，您可以运行 match 来查找哪个测试图像与哪个查询图像更匹配。您可以检查 K-d_tree 并了解如何使用它来搜索多维向量(Surf 提供 64 维向量)。

注意：- 顾名思义，BruteForceMatcher 没有内部搜索优化数据结构，因此具有空训练方法。

多图像搜索的代码示例

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import cv2
import numpy as np
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400)

# Read Images
train = cv2.imread(‘box.png’,0)
test = cv2.imread(‘box_in_scene.png’,0)

# Find Descriptors
kp1,trainDes1 = surf.detectAndCompute(train, None)
kp2,testDes2 = surf.detectAndCompute(test, None)

# Create BFMatcher and add cluster of training images. One for now.
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1,crossCheck=False) # crossCheck not supported by BFMatcher
clusters = np.array([trainDes1])
bf.add(clusters)

# Train: Does nothing for BruteForceMatcher though.
bf.train()

matches = bf.match(testDes2)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

# Since, we have index of only one training image,
# all matches will have imgIdx set to 0.
for i in range(len(matches)):
print matches[i].imgIdx

对于 bf.match 的 DMatch 输出，请参阅文档。

在此处查看完整示例：Opencv3.0 docs.

其他信息

操作系统：Mac。
Python：2.7.10。
Opencv：3.0.0-dev [如果没记错，使用 brew 安装]。

我遇到了同样的错误。但就我而言，这是因为我在 cv2.BFMatcher_create 中使用了带有 cv2.NORM_HAMMING 度量的 SIFT。将指标更改为 cv2.NORM_L1 解决了该问题。

BFMatcher 的引用文档：

normType – One of NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING, NORM_HAMMING2. L1
and L2 norms are preferable choices for SIFT and SURF descriptors,
NORM_HAMMING should be used with ORB, BRISK and BRIEF, NORM_HAMMING2
should be used with ORB when WTA_K==3 or 4 (see ORB::ORB constructor
description).

我发现我遇到了同样的错误。花了一段时间才弄明白——我的一些图像有些无特色，因此没有找到关键点，detectAndCompute 返回了描述符的 None。在传递给 BFMatcher.add().

之前，可能值得检查 None 元素的描述符列表

编辑：版本使用 Python 3.6、OpenCV 3.4.1

根据用户的选择，我在准备使用 SIFT 或 ORB 的程序时费了很大力气。最后，我可以为 SIFT 和 ORB

找到正确的 BFMatcher 参数

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import cv2
import numpy as np

# ask user whether to use SIFT or ORB
detect_by = input("sift or orb")

创建匹配对象

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if detect_by =="sift":
matcher = cv2.BFMatcher(normType=cv2.NORM_L2, crossCheck=False)

elif detect_by is"orb":
matcher = cv2.BFMatcher(normType=cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False)

在捕获和处理帧时

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while there_is_frame_to_process:
if detect_by is"sift":
matches = matcher.knnMatch(np.asarray(gray_des, np.float32), np.asarray(target_des, np.float32), k=2)

elif detect_by is"orb":
matches = matcher.knnMatch(np.asarray(gray_des, np.uint8), np.asarray(target_des, np.uint8), k=2)

在我使用 ORB 的情况下，问题是它找不到框架的特征并检查它是否为空。

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qImageKeypoints, qImageDescriptors = orb.detectAndCompute(query_img_bw, None)
trainKeypoints, trainDescriptors = orb.detectAndCompute(train_img_bw, None)

if trainDescriptors is None:
return False
else:
# check some matching of the two images
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING,crossCheck=False)
matches = matcher.match(qImageDescriptors, trainDescriptors)

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/267873.html

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