OpenCV的暴力匹配器在第二次迭代中崩溃。

Question

我正在进行一个OpenCV项目，尝试使用ORB特征检测器、BRISK特征描述符和暴力匹配器的组合来检测、匹配和跟踪由我的网络摄像头提供的视频序列中的特征。

目前，对于单个图像，一切都正常。我可以在屏幕上突出显示一个区域，将其作为ROI提取出来，检测其特征并将其与视频的第一帧进行匹配。然而，当我尝试在视频序列上计算此过程时，问题就出现了。

camera >> cameraFrame;
cv::cvtColor(cameraFrame, greyFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

BriskMatching::briskMatcher.findFrameFeatures(greyFrame, mask);
BriskMatching::briskMatcher.computeFrameDescriptors(greyFrame);

        if(BriskMatching::briskMatcher.getFirstFrame())
        {
            BriskMatching::briskMatcher.findImgFeatures(imgToMatch_1C);
            BriskMatching::briskMatcher.setFirstFrame(false);
            clearMask.copyTo(mask);
            BriskMatching::briskMatcher.computeImgDescriptors(imgToMatch_1C);
        }
    }

    BriskMatching::briskMatcher.match();
    BriskMatching::briskMatcher.mMatches.clear(); 
    cv::drawMatches(imgToMatch_1C, BriskMatching::briskMatcher.mImgORBFeatures, greyFrame, BriskMatching::briskMatcher.mFrameORBFeatures, BriskMatching::briskMatcher.mMatches, matchesImg, cv::Scalar(255, 255, 255));
    cv::imshow("Matches", matchesImg);

当我调用BriskMatching::briskMatcher.match();时，程序在运行时崩溃，但仅限于程序循环的第一次迭代。下面是briskMatcher.match()函数中包含的代码...

void BriskMatching::match()
{
    mBfMatcher.match(mImgDescriptors,mFrameDescriptors, mMatches);
}

这个问题是由于内存异常错误导致的，我认为匹配函数尝试使用的三个容器之一，主要是mMatches，它是一个std::vector<cv::KeyPoint>，可能存在问题。在再次使用向量之前，我尝试通过调用mMatches.clear();来清除向量，虽然向量被清除了，但仍然会在运行时崩溃。

有没有人对我的崩溃原因有任何见解或建议？我已经试了很长时间了，这让我非常沮丧。

- szakeri

---

你可以展示一下错误日志吗？ - McBodik

Answer 1

我尝试和你做一样的事情，我的程序有很多探测器、提取器和匹配算法，和你一样也遇到了同样的问题。在我的情况下，如果我使用Knn-Matcher或FLANN-Matcher，我决定使用ORB探测器和SIFT提取器方法，它可以正常工作，但是当我用这种方法实现BFMatcher时，我无法做到。最后，我决定使用ORB提取器与BFMatcher并且它可以工作。

我的代码像这样：

 else if(botonORBisPressed){
         OrbFeatureDetector detector;
         for (int i=0; i<2; i++) {
             detector.detect(gray_image[i], keypoints[i]);
         }

         //Extractor method depends on Matcher.
         if (botonBFPulsado == true) {
             Ptr <DescriptorExtractor> extractor = DescriptorExtractor::create("ORB");
             if(!extractor)
             {
                 cout << "Error creating feature descriptor" << endl;
                 getchar();
             }

             for (int i=0; i<2; i++) {
                 (* extractor).compute( gray_image[i], keypoints[i], descriptors[i] );
             }
         }

         if ((botonFlannisPressed == true) || (botonKnnisPressed == true)) {
             //Use SIFT algorithm to do the matching
             SiftDescriptorExtractor extractor;
             for (int i=0 ; i<2 ; i++) {
                 extractor.compute(gray_image[i], keypoints[i],descriptors[i]);
             }
         }
     }

如果你想使用提取器-SIFT方法，我建议您使用其他匹配算法，例如我所使用的算法，但是如果您愿意，您也可以和我一样做（根据匹配方法使用其中一个提取器），并且您将比较结果。

- Isra-MiAn