opencv4.7怎么解决AttributeError: 'BFMatcher' object has no attribute 'knnMatch'

在 OpenCV 4.7 中，BFMatcher 类中确实没有 "knnMatch" 方法。相反，它有一个名为 "match" 的方法，该方法接受两个参数：查询描述符和训练描述符。如果您想使用 k 近邻匹配而不是普通匹配，请使用 FlannBasedMatcher 类，该类包含 "knnMatch" 方法。

如果您想使用 BFMatcher 类进行 k 近邻匹配，您可以使用 "match" 方法并手动选择最佳匹配。例如，您可以在查询描述符和训练描述符之间计算距离，并选择最接近的 k 个匹配项。最后，您可以将这些匹配项作为列表返回。

以下是一个示例代码片段，展示如何使用 BFMatcher 类进行 k 近邻匹配：

import cv2

# 读取图像和描述符
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建 BFMatcher 对象
bf = cv2.BFMatcher()

# 计算描述符之间的距离
matches = bf.match(des1, des2)

# 选择最接近的 k 个匹配项
k = 2
top_matches = []
for m in matches:
    if len(top_matches) < k:
        top_matches.append(m)
    elif m.distance < top_matches[-1].distance:
        top_matches[-1] = m
    top_matches = sorted(top_matches, key=lambda x: x.distance)

# 打印最佳匹配项
for m in top_matches:
    print(m.queryIdx, m.trainIdx, m.distance)

请注意，上述代码片段仅为示例用途。在实际应用中，您可能需要根据您的具体需求进行更改和调整。