Opencv cv2.0：错误：（-215:断言失败）src.size==dst.size&&；函数'中的src.channels（）==dst.channels（）；CVX标准'；

我正在尝试使用OpenCV 4.1.1中的立体视觉。代码如下

points1 = np.array([[2566, 542], [2567, 848], [2569, 947],
               [3154, 452], [3158, 934], 
               [4061, 332], [4069, 576]])

points2 = np.array([[277, 471], [290, 774], [296, 868],
                [794, 393], [816, 830], 
                [1472, 310], [1480, 510]
])

F, mask = cv2.findFundamentalMat(points1, points2)
ret, H1, H2 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(points1, points2, F, imgSize=(4112, 1200))

error                                     Traceback (most recent call last)
---> 11 ret, H1, H2 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(points1, points2, F, imgSize=(4112, 1200))
error: OpenCV(4.1.1) /home/hao/workspace/opencv/modules/core/src/convert_c.cpp:112: error: (-215:Assertion failed) src.size == dst.size && src.channels() == dst.channels() in function 'cvConvertScale'

它生成一个错误，如下所示

points1 = np.array([[2566, 542], [2567, 848], [2569, 947],
               [3154, 452], [3158, 934], 
               [4061, 332], [4069, 576]])

points2 = np.array([[277, 471], [290, 774], [296, 868],
                [794, 393], [816, 830], 
                [1472, 310], [1480, 510]
])

F, mask = cv2.findFundamentalMat(points1, points2)
ret, H1, H2 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(points1, points2, F, imgSize=(4112, 1200))

error                                     Traceback (most recent call last)
---> 11 ret, H1, H2 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(points1, points2, F, imgSize=(4112, 1200))
error: OpenCV(4.1.1) /home/hao/workspace/opencv/modules/core/src/convert_c.cpp:112: error: (-215:Assertion failed) src.size == dst.size && src.channels() == dst.channels() in function 'cvConvertScale'

正如文档所说，“点2是第二个图像中的对应点。支持与findFundamentalMat中相同的格式。”（）。我不知道发生了什么事。提前谢谢

简短回答：

你只是没有足够的分数

长答覆：

由于只有7个点，函数findFundamentalMat不会返回单个3x3矩阵，而是返回3个3x3矩阵

当函数尝试将F转换为3x3矩阵时，异常实际上会抛出，但由于src.size==dst.size不为true而失败

为什么findFundamentalMat返回了3个矩阵

在文件中，点数应为：

CV_FM_7点用于7点算法。N=7
8点算法的CV_FM_8点。N≥8
用于RANSAC算法的CV_FM_RANSAC。N≥8
用于LMEDS算法的CV_FM_LMEDS。N≥八,

默认值是CV_FM_RANSAC，我猜代码会自动切换到CV_FM_7POINT方法（只有7点的情况）

关于此方法，findFundamentalMat的文档说明：

该函数使用上面列出的四种方法之一计算基本矩阵，并返回找到的基本矩阵。通常只找到一个矩阵。但在7点算法的情况下，该函数最多可返回3个解（9×3矩阵，顺序存储所有3个矩阵）

希望这有帮助

简短回答：

你只是没有足够的分数

长答覆：

由于只有7个点，函数findFundamentalMat不会返回单个3x3矩阵，而是返回3个3x3矩阵

当函数尝试将F转换为3x3矩阵时，异常实际上会抛出，但由于src.size==dst.size不为true而失败

为什么findFundamentalMat返回了3个矩阵

在文件中，点数应为：

CV_FM_7点用于7点算法。N=7
8点算法的CV_FM_8点。N≥8
用于RANSAC算法的CV_FM_RANSAC。N≥8
用于LMEDS算法的CV_FM_LMEDS。N≥八,

默认值是CV_FM_RANSAC，我猜代码会自动切换到CV_FM_7POINT方法（只有7点的情况）

关于此方法，findFundamentalMat的文档说明：

该函数使用上面列出的四种方法之一计算基本矩阵，并返回找到的基本矩阵。通常只找到一个矩阵。但在7点算法的情况下，该函数最多可返回3个解（9×3矩阵，顺序存储所有3个矩阵）

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希望这有帮助

您使用哪种编程语言？您使用哪种编程语言？谢谢您的详细回答。这很有帮助。谢谢你详细的回答。这很有帮助。