使用ORB图像功能匹配时的OpenCV python错误

Question

如本教程所述，我试图使用OpenCV ORB匹配两个图像。

这是我的代码：

import numpy as np
import cv2
import six
import pyparsing
import dateutil
from matplotlib import pyplot as plt
import timeit
import os
import sys

img1_path  = 'img1.jpg'
img2_path  = 'img2.jpg'

img1 = cv2.imread(img1_path,0) # queryImage
img2 = cv2.imread(img2_path,0) # trainImage

orb = cv2.ORB()

kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)

FLANN_INDEX_LSH = 6

index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH,
                   table_number = 6, # 12
                   key_size = 12,     # 20
                   multi_probe_level = 1) #2

search_params = dict(checks = 50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

if len(matches)>0:
    print "%d total matches found" % (len(matches))
else:
    print "No matches were found - %d" % (len(good))
    sys.exit()

# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.6*n.distance:
        good.append(m)

我用两个非常相似的图像运行了该脚本。在大多数情况下，脚本可以正常工作并找到匹配的关键点。

但是，在某些情况下，我会收到此错误（它指向代码的最后三行）：

Traceback (most recent call last):
    for m,n in matches:
ValueError: need more than 1 value to unpack

当img2明显是img1的较小子图像时，就会发生这种情况。

（如果img2是原始图像，而img1是修改后的图像，则意味着有人在原始图像中添加了详细信息）。

如果我在文件名img1，img2之间切换，则脚本可以正常运行。

查询图片（img1）是否必须小于火车图像（img2）？

Answer 1

必须检查匹配列表的每个成员是否真的存在两个邻居。这与图像大小无关。

good = []
for m_n in matches:
  if len(m_n) != 2:
    continue
  (m,n) = m_n
  if m.distance < 0.6*n.distance:
    good.append(m)