OpenCV BFMatcher match() 总是返回错误

Question

我正在使用4个描述符训练BFMatcher：

bf = cv2.BFMatcher()

bf.clear()
bf.add(des1)
bf.add(des2)
bf.add(des3)
bf.add(des4)
bf.train()

bf.match(des1)

代码bf.match(des1)会抛出以下错误：

error: ..\..\..\..\opencv\modules\core\src\stat.cpp:2473: error: (-215) type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U) in function cv::batchDistance

这可能是什么原因呢？这些描述符是ORB描述符。

- Tarantula

Answer 1

你说得对，你可以在列表中添加描述符，但你只能匹配单个描述符，所以需要遍历整个des1数组并匹配每个单独的描述符，并将匹配项保存在列表中，或者如果不想重复则保存在集合中！

matches = set()
for desc in desc1:
    matches_img = bf.knnMatch(desc,k=2)
    for match in matches_img:
        matches.add(match)

- alex_vkcr

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请通过添加您所提及的内容的代码来完善您的回答。 - Ram

干得好！感谢您改进您的答案。+1 - Ram

Answer 2

你应该使用：

    bf  = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)

当使用ORB时，错误显示ORB描述符使用的类型不支持匹配器的默认L2距离。

- QED

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我按照你说的更改了，但问题仍然存在。相同的错误信息被显示。 - Tarantula

好的，那么仅使用两个ORB（如bf.match（des1，des2））进行匹配是否有效，而不进行任何训练？就像这里所示：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_matcher/py_matcher.html - QED

好的，现在尝试仅使用那两个des1和des2进行训练。可能是其中另一个desc的大小不同，就像错误信息中所说的“src1.cols == src2.cols”一样。 - QED

所有描述符（des1，des2，des3，des4）的形状相同，即500行32列。 - Tarantula

这很奇怪，因为错误似乎表明它们的类型或大小是错误的。当仅从desc1和desc2进行训练时，它是否有效？ - QED

似乎我还没有理解match方法的正确输入方式，如果我运行ma = bf.match(des1[0])，它可以正常工作。 - Tarantula