（-215：断言失败）在opencv中绘制匹配时答案

【问题标题】：(-215:Assertion failed) while drawing matches in opencv（-215：断言失败）在opencv中绘制匹配时
【发布时间】：2021-10-09 11:23:58
【问题描述】：

我目前正在关注这篇文章：https://docs.opencv.org/4.5.2/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html

绘制匹配时出现以下错误：

error: (-215:Assertion failed) i1 >= 0 && i1 < static_cast<int>(keypoints1.size()) in function 'cv::drawMatches'

通过经验和一些阅读，我发现当输入图像/矩阵出现问题时，通常会出现 -215 错误代码。我检查了我提供的两张图片中的一张是否因某种原因损坏，但我看不到问题。

这里是有问题的代码：

def j_feature_match(src, needle):
    orb = cv2.ORB_create()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(src, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(needle, None)
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=False)
    
    matches = bf.match(des2,des1)
    matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
    
    src_img = cv2.drawMatches(src,kp1,needle,kp2,matches[:10],None,flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
    
    return(src_img, len(matches))

编辑：~~如评论中所述，图像的分辨率如下：源代码 = 640x480 针 = 300x400~~
EDIT2：我已更改图片以便分享。

needle
src

谢谢！ :)

【问题讨论】：

该错误不可重现，可能与输入图像有关。请编辑您的帖子，并添加输入图像src 和needle（如果可以）。
src 图像直接取自网络摄像头。该图像的分辨率为 640x480，needle 图像是 300x400 图像。我想补充一点，我已尝试调整图像大小以匹配彼此，但没有成功。
是否直接来自网络摄像头，无关紧要...如果必须，将两个图像保存到文件中。重要的问题是发布可重现的样本。
图片已添加到帖子中。 :)

标签： python opencv computer-vision opencv-python feature-detection

【解决方案1】：

根据drawMatchesdocumentation，matches参数为matches1to2。
这意味着匹配应该从src 到needle，而不是从needle 到src（顺序很重要）。

您可以将matches = bf.match(des2,des1) 替换为

matches = bf.match(des1, des2)

或者改变cv2.drawMatches的参数顺序：

import cv2


def j_feature_match(src, needle):
    orb = cv2.ORB_create()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(src, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(needle, None)
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=False)

    matches = bf.match(des2, des1)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    src_img = cv2.drawMatches(needle, kp2, src, kp1, matches[:10], None,
                              flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

    return src_img, len(matches)


im1 = cv2.imread('src.jpg')
im2 = cv2.imread('needle.jpg')

res_im, n_matches = j_feature_match(im1, im2)
cv2.imshow('res_im', res_im)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

【讨论】：

谢谢！再次阅读文档，现在我清楚地看到了这个问题。干得好！