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Sift/Surf と ORB を使用していますが、drawMatch 関数で問題が発生することがあります。

ここでエラー：

OpenCV エラー: drawMatches でアサーションが失敗しました (i2 >= 0 && i2 < static_cast(keypoints2.size()))、ファイル /home/opencv-2.4.6.1/modules/features2d/src/draw.cpp、行 208 終了後に呼び出されました「cv::Exception」のインスタンスをスローする what(): /home/opencv-2.4.6.1/modules/features2d/src/draw.cpp:208: エラー: (-215) i2 >= 0 && i2 < static_cast(関数 drawMatche の keypoints2.size())

コード ：

drawMatchPoints(img1,keypoints_img1,img2,keypoints_img2,matches);

私はそのように img2 と keypoints_img2 で img 1,keypoints_img1 を反転しようとしました:

drawMatchPoints(img2,keypoints_img2,img1,keypoints_img1,matches);

ホモグラフィーを行っている私の機能に対応:

void drawMatchPoints(cv::Mat image1,std::vector<KeyPoint> keypoints_img1,
                                      cv::Mat image2,std::vector<KeyPoint> keypoints_img2,std::vector<cv::DMatch> matches){

    cv::Mat img_matches;
    drawMatches( image1, keypoints_img1, image2, keypoints_img2,
                         matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
                         vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );
            std::cout << "Number of good matching " << (int)matches.size() << "\n" << endl;



            //-- Localize the object
            std::vector<Point2f> obj;
            std::vector<Point2f> scene;

            for( int i = 0; i < matches.size(); i++ )
            {
              //-- Get the keypoints from the good matches
              obj.push_back( keypoints_img1[ matches[i].queryIdx ].pt );
              scene.push_back( keypoints_img2[matches[i].trainIdx ].pt );
            }

            Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );
            std::cout << "Size of homography " << *H.size << std::endl ;

            //-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" )
            std::vector<Point2f> obj_corners(4);
            obj_corners[0] = cvPoint(0,0); obj_corners[1] = cvPoint( image1.cols, 0 );
            obj_corners[2] = cvPoint( image1.cols, image1.rows ); obj_corners[3] = cvPoint( 0, image1.rows );
            std::vector<Point2f> scene_corners(4);


            perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);


            //-- Draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2 )
            line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( image1.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f( image1.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4 );
            line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( image1.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f( image1.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
            line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( image1.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f( image1.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
            line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( image1.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f( image1.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );

            //-- Show detected matches
            cv::imshow( "Good Matches & Object detection", img_matches );
            cv::waitKey(5000);

}

しかし、私はまだエラーがあります!

keypoints_img1 のサイズが keypoints_img2 のサイズよりも小さい場合にエラーが発生したことに気付きました。

サイズ keyPoint1 : 244 - サイズ keyPoint2 : 400

したがって、2枚の写真の読み込みを反転するとうまくいきますが、最初の写真に2番目の写真よりも多くのキーポイントがある場合は、事前にできません...

機能を作成するための私のコード（最も重要なステップ）：

init_Sift(400,5,0.04,25,1.6);
void init_Sift(int nf,int nOctaveL,double contrastThresh, double edgeThresh,double sigma){
this->nfeatureSift=nf;
this->nOctaveLayerSift=nOctaveL;
this->contrastThresholdSift=contrastThresh;
this->edgeThresholdSift=edgeThresh;
this->sigmaSift=sigma;}



 cv::FeatureDetector* detector=new SiftFeatureDetector(nfeatureSift,nOctaveLayerSift,contrastThresholdSift,edgeThresholdSift,sigmaSift);
cv::DescriptorExtractor* extractor=new SiftDescriptorExtractor

extractor->compute( image, keypoints, descriptors );

マッチング部分:

    std::cout << "Type of matcher : " << type_of_matcher << std::endl;
if (type_of_matcher=="FLANN" || type_of_matcher=="BF"){
    std::vector<KeyPoint> keypoints_img1 = keyfeatures.compute_Keypoints(img1);
    std::vector<KeyPoint> keypoints_img2 = keyfeatures.compute_Keypoints(img2);

    cv::Mat descriptor_img1 = keyfeatures.compute_Descriptors(img1);
    cv::Mat descriptor_img2 = keyfeatures.compute_Descriptors(img2);

    std::cout << "Size keyPoint1 " << keypoints_img1.size() << "\n" << std::endl;
    std::cout << "Size keyPoint2 " << keypoints_img2.size() << "\n" << std::endl;

    //Flann with sift or surf
    if (type_of_matcher=="FLANN"){
        Debug::info("USING Matcher FLANN");
        fLmatcher.match(descriptor_img1,descriptor_img2,matches);

        double max_dist = 0; double min_dist = 100;

        //-- Quick calculation of max and min distances between keypoints
        for( int i = 0; i < descriptor_img1.rows; i++ ){
            double dist = matches[i].distance;
            if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
            if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
         }

        std::vector< DMatch > good_matches;

          for( int i = 0; i < descriptor_img1.rows; i++ )
          { if( matches[i].distance <= max(2*min_dist, 0.02) )
            { good_matches.push_back( matches[i]); }
          }

          std::cout << "Size of good match : " <<  (int)good_matches.size() << std::endl;
          //-- Draw only "good" matches
          if (!good_matches.empty()){
              drawMatchPoints(img1,keypoints_img1,img2,keypoints_img2,good_matches);

          }
          else {
              Debug::error("Flann Matcher : Pas de match");
              cv::Mat img_matches;
              drawMatches( img1, keypoints_img1, img2, keypoints_img2,
                                matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
                                vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );
              cv::imshow( "No match", img_matches );
              cv::waitKey(5000);
          }

    }
    //BruteForce with sift or surf
    else if (type_of_matcher=="BF"){
        Debug::info("USING Matcher Brute Force");

        bFmatcher.match(descriptor_img1,descriptor_img2,matches);
        if (!matches.empty()){
            std::nth_element(matches.begin(),//Initial position
                             matches.begin()+24, //Position  of the sorted element
                             matches.end());//End position
            matches.erase(matches.begin()+25,matches.end());

            drawMatchPoints(img1,keypoints_img1,img2,keypoints_img2,matches);
            //drawMatchPoints(img2,keypoints_img2,img1,keypoints_img1,matches);
        }
        else {
            Debug::error("Brute Force matcher  : Pas de match");
            cv::Mat img_matches;
            drawMatches( img1, keypoints_img1, img2, keypoints_img2,
                              matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
                              vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );
            cv::imshow( "No match", img_matches );
            cv::waitKey(5000);

        }

}

提案やアドバイスはありますか？

編集：私は私の問題を解決しました。2 つのクラスがあったため、C++ の問題がありました。1 つはマッチングに関するもので、もう 1 つは keyFeature の検索に関するものです。私は .h std::vector に書きましたが、記述子についても同じです。

class keyFeatures{

public:
...   
std::vector<keyPoint> keypoints;
...

この属性を削除し、引数 std::vector キーポイントを受け取る関数を実行しました

cv::Mat descriptor_img1 = keyfeatures.compute_Descriptors(img1,keypoints_img1);

それ以外の

cv::Mat descriptor_img1 = keyfeatures.compute_Descriptors(img1);

マッチングを行ったときに競合が発生したと思います...しかし、.hにそれを記述して関数でローカルパラメーターを実行する必要がない理由がわかりません。

ありがとうございました ！

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これを検索しても解決策が見つからなかった私のような人のために。

アサーションに失敗しました (i2 >= 0 && i2 < static_cast(keypoints2.size()))

これは、i2 が 0 未満であるか、i2 が keypoints2 サイズ未満であるためにアサーションが失敗したことを意味します。しかし、i2とは何ですか？

rbaleksandar がコメントで提供したリンクから

int i2 = matches1to2[m].trainIdx;

ここでの trainIdx は、keypoints2 のインデックスです。チェック i2 < static_cast(keypoints2.size()) は、インデックスが keypoints2.size() より小さいことを確認します。

私にとっては、 drawMatches を呼び出す前にいくつかのキーポイントを破棄したが、記述子が計算された後、つまり DescriptorExtractor#compute が呼び出されたために発生しました。これは、drawMatches が記述子を介して古いキーポイントを参照し、それらのキーポイントを変更したことを意味します。最終結果は、いくつかのキーポイントの idx が大きかったが、キーポイントのサイズが小さかったため、エラーが発生しました。

于 2016-03-14T23:05:18.800 に答える