AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'key'

AttributeError是Python中的一个异常类型，表示对象没有某个属性或方法。在你提供的错误信息中，出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'key'，意味着你正在尝试在一个NumPy数组对象上访问名为'key'的属性，但该属性不存在。

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象。NumPy数组是一个固定大小的元素网格，其中的元素都是相同类型的。在NumPy数组中，你可以使用索引和切片来访问和操作数据。

根据错误信息，推测你可能在尝试访问一个不存在的属性'key'。请确保你正在操作正确的对象，并检查该对象是否具有名为'key'的属性。如果该属性确实不存在，你需要重新考虑你的代码逻辑或者查看NumPy文档以了解正确的属性和方法。

相关问题

为什么报这个错AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'pt'

这个错误是因为你在代码中试图访问一个`numpy.ndarray`对象的`pt`属性，但是`numpy.ndarray`实际上并没有这样一个属性。在OpenCV中，`orb.detectAndCompute()`函数返回的是两个值：关键点（keypoints）列表和描述符（descriptors）数组。当你尝试获取关键点的“pt”属性时，应该直接使用关键点对象。

关键点对象通常有一个名为`pt`的属性，它是表示关键点位置的元组，如`(x, y)`。但如果你看到类似`np.float32([src_key_points[m.queryIdx]])`这样的表达式，它可能是试图将整个关键点对象转换成浮点数数组，而不是只取其`pt`属性。你需要分开处理，例如：

src_key_points_list = src_key_points[m.queryIdx]
src_point = src_key_points_list.pt

或者

src_point = src_key_points[m.queryIdx].pt

检查一下这部分的代码，确保你是在正确的地方和正确的对象上调用了`pt`属性。如果关键点已经被转换成其他形式的数据结构，记得按照该数据结构的文档说明来提取位置信息。

points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'queryIdx'

这个错误可能是因为 `good_matches` 不是由 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数返回的 `DMatch` 对象列表。这些对象包含了匹配关键点的信息，其中包括匹配的两个关键点的索引。

请确保在使用 `good_matches` 之前，已经通过 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数获得了 `DMatch` 对象列表。你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用 `cv2` 库中的 `ORB` 或 `SIFT` 算法对两张图片提取关键点和特征描述符。

2. 然后，使用 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数将两张图片的特征描述符进行匹配，并返回 `DMatch` 对象列表。

3. 最后，根据 `DMatch` 对象列表，提取出匹配关键点的信息，如下所示：

# 使用 BFMatcher 进行关键点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
good_matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)[:10]

# 提取匹配关键点的信息
points1 = np.array([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)
points2 = np.array([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)

在上面的代码中，`kp1` 和 `kp2` 是分别在两张图片上提取的关键点列表，`des1` 和 `des2` 是分别对应的特征描述符列表。`good_matches` 是从所有匹配中挑选出的最佳匹配。

最后，使用 `good_matches` 中的索引信息从 `kp1` 和 `kp2` 中提取出匹配的关键点坐标。