C++ OpenCV Sift/Surf/Orb:drawMatch函数工作不正常

我使用Sift/Surf和ORB，但有时我对drawMatch函数有问题

下面是错误：

OpenCV错误：drawMatches文件/home/OpenCV-2.4.6.1/modules/features2d/src/draw.cpp第208行中的断言失败（i2>=0&&i2 守则：

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

我试着将img 1、关键点img1与img2和关键点img2颠倒如下：

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

对应于正在执行单应的我的函数：

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);

匹配部分：

    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);

        }

}

而不是

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

我想当我匹配的时候有冲突。。。 但是我不知道为什么我不应该在我的.h上写它，在我的函数上做一个局部参数

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谢谢大家!

对于像我这样的人来说，他搜索了这个，但找不到解决方案

断言失败（i2>=0&&i2 这意味着由于i2小于0或i2小于keypoints2大小，断言失败。但i2是什么

从rbaleksandar在评论中提供的链接

int i2=matches1to2[m].trainIdx

trainIdx这里是keypoints2中的索引。检查i2

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对我来说，这是因为我在调用drawMatches之前丢弃了一些关键点，但在计算描述符之后，即调用了DescriptorExtractor#compute。这意味着drawMatches通过描述符引用旧的关键点，而我更改了这些关键点。最终的结果是，一些关键点的idx很大，但关键点的大小很小，因此出现了错误。

据我所知，没有cv:：drawMatchPoints（）这样的东西。但是，有cv:：DrawMatchs（）。你能提供更多的信息和代码吗？由于cv:：drawMatches（）使用匹配数据显示实际匹配，因此两个图像中的关键点数量的差异不应该造成问题。从和#L189的源代码中可以看到，所有剩余的关键点都是使用cv:：drawKeypoints（）绘制的。至于不知道的部分，在调用cv:：drawMatches（）之前，您实际上知道每个图像的每个关键点向量的大小（否则您将无法调用它；）。作为另一种解决方案（尽管仍然没有解释手头的问题），您可以检查两个关键点向量的大小，并在必要时交换它们的位置。同样的问题可以在上看到，似乎交换应该解决了这个问题。这就是为什么我在第一条评论中还要求提供更多的代码，特别是匹配过程。对不起，我已经编辑了我的文章。实际上，drawMatchPoint是我创建的一个函数，它包含函数cv:：drawMatches（）。但我试图交换这两个参数，但都不起作用。我也有同样的错误。关于answer.opencv的链接，我已经看过了。。。感谢嗯，你用的是哪种火柴？另外，您能否实际显示创建匹配向量的确切代码？我只是用我自己的代码检查了一下，我用ORB把航空影像拼接在一起，然后对每张影像和其他影像进行交叉匹配。我将我的ORB设置为每个图像检测600个特征。有些返回600，但有些返回更少（例如569），这在您的情况下会自动下降，但是没有发生这样的错误，并且都按计划进行了。更好的输出提示：您可以使用findHomography（）生成的掩码和drawMatches（）中的RANSAC来实际显示经过平移的点及其对应的匹配。显示结果应该始终是您的最后一步，而不是第一步。

class keyFeatures{

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

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

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