'cv2.flann_Index' object has no attribute 'train'

这个错误通常是因为FLANN（快速最近邻搜索库）版本不兼容导致的。可能是您正在使用的OpenCV版本与您的FLANN版本不匹配。

您可以尝试将OpenCV版本降级到与您的FLANN版本兼容的版本，或者更新FLANN版本以与您的OpenCV版本兼容。您还可以尝试使用其他的最近邻搜索算法替代FLANN。例如，您可以使用Scikit-learn库中的Ball Tree或KD Tree算法。

相关问题

AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'search_knn_vector_3d'

这个错误信息意味着你正在尝试在 PointCloud 对象上调用名为 `search_knn_vector_3d` 的属性，但该属性不存在。这可能是因为你的 Open3D 版本过旧，该属性在早期版本中不存在，或者你没有正确地导入该属性所在的模块。

如果你的 Open3D 版本是最新的，则你可以尝试从 `open3d.geometry.kdtree_flann` 模块中导入 `KDTreeFlann` 类，并使用其 `search_knn_vector_3d` 方法来实现相同的功能。

示例代码：

import open3d as o3d

pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd")
kdtree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)
[k, idx, _] = kdtree.search_knn_vector_3d(pcd.points[0], 10)

这里，我们使用 `KDTreeFlann` 类创建了一个 KD-Tree，并使用其 `search_knn_vector_3d` 方法来查找与第一个点最近的 10 个点。

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码，使其能够输出匹配连线图

可以使用cv2.drawMatchesKnn函数绘制匹配连线图，代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读入需要配准的两张图像
img1 = cv2.imread('men4.jpg')
img2 = cv2.imread('men3.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择好的匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good.append(m)

# 绘制匹配连线图
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, [good], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

# 获取匹配点对应的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用 RANSAC 算法进行配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 对第一张图像进行变换并输出结果
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))

# 将第二张图像拼接到全景图中
result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2

# 输出全景图和匹配连线图
cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('result', result)
cv2.namedWindow("matches", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.drawMatchesKnn函数的参数含义如下：

- img1：第一张图像
- kp1：第一张图像中的关键点
- img2：第二张图像
- kp2：第二张图像中的关键点
- matches：匹配结果
- outImg：输出图像，设为None表示不输出
- matchColor：匹配连线颜色
- singlePointColor：单个关键点颜色
- flags：绘制参数