cv2中找不到BFMatcher

如果在使用OpenCV中的cv2库时找不到BFMatcher函数，可能是因为您的OpenCV版本过低。BFMatcher属于特征匹配模块，在OpenCV 3.0及以上版本中引入，如果您的OpenCV版本低于3.0，则无法使用该函数。

您可以尝试更新OpenCV库的版本，或者使用其他的匹配器，如FlannBasedMatcher。如果您决定使用FlannBasedMatcher，请确保您的OpenCV库中包含flann模块，否则您仍然无法使用该匹配器。

相关问题

import cv2 import numpy as np def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() def get_img(path1,path2): img1 = cv2.imread(path1) img2 = cv2.imread(path2) #原图像变换为灰度图 img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return img1,img2,img1_gray,img2_gray def get_info(img1_gray,img2_gray): # 尺度不变特征变换 sift = cv2.SIFT_create() # 关键点以及特征向量计算 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1_gray, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2_gray, None) kp1 = np.float32([kp.pt for kp in kp1]) kp2 = np.float32([kp.pt for kp in kp2]) return kp1,des1,kp2,des2 def get_match(kp1,kp2,des1,des2): # 特征点交叉检验 bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2,k=2) idx_pair=[] for m,n in matches: if m.distance<n.distance*0.75: idx_pair.append((m.queryIdx,m.trainIdx)) if len(idx_pair)>4: pt_list1 = np.float32([kp1[i] for (i, _) in idx_pair]) pt_list2 = np.float32([kp1[i] for (_, i) in idx_pair]) H,_ = cv2.findHomography(pt_list2,pt_list1,cv2.RANSAC,4) result = cv2.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1 return result #main函数 path1='img1.jpg' path2='img2.jpg' img1,img2,img1_gray,img2_gray=get_img(path1,path2) kp1,des1,kp2,des2=get_info(img1_gray,img2_gray) result=get_match(kp1,des1,kp2,des2) cv_show('result',result)

这段代码是一个基于SIFT特征点匹配的图像拼接代码。代码中先读取了两张图片，然后将其转换为灰度图像，并利用SIFT算法提取各自的关键点和特征向量，之后利用BFMatcher进行特征点匹配，再进行交叉检验，得到匹配点对，进而利用findHomography计算出变换矩阵H，最后利用warpPerspective函数将图像2变换到图像1的位置，并将两幅图像拼接在一起。最后使用cv_show函数显示拼接后的图像。

需要注意的是，SIFT算法是一种有专利的算法，如果使用OpenCV 3.4.2及以后的版本，需要安装opencv-contrib-python才能使用SIFT算法。如果没有安装该库，可以使用SURF算法代替SIFT算法进行特征提取。同时，该代码还存在一些问题，比如在利用findHomography计算变换矩阵时，应该将pt_list2放在前面，pt_list1放在后面，否则会导致拼接的结果不正确。此外，在利用warpPerspective函数变换图像时，应该先将变换矩阵H取反，否则得到的结果也会不正确。

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'

### 回答1：
如果在运行OpenCV的SIFT算法时出现“AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'”的错误，可能是因为OpenCV的版本问题。

在OpenCV 3.4.2及更高版本中，SIFT和SURF算法被移动到了opencv-contrib-python包中，并且从cv2.xfeatures2d模块中删除。因此，您需要先安装opencv-contrib-python包，然后使用cv2.SIFT()函数来代替cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数。

以下是更新后的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取待配准的两张影像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

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

# 提取特征点
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配点的坐标
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)

# 二次多项式配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC)
matchesMask = mask.ravel().tolist()

# 将影像进行配准
h, w = gray1.shape
aligned = cv2.warpPerspective(img1, M, (w, h))

# 显示配准结果
cv2.imshow('Aligned Image', aligned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个更新后的代码示例中，我们使用了cv2.SIFT_create()函数来创建SIFT对象，并将其用于特征点的提取。这个函数替代了之前的cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数。

### 回答2：
出现“AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'”的错误是因为你的OpenCV库版本较新，不再支持xfeatures2d模块。在OpenCV 3.x版本之前，opencv_contrib库中的xfeatures2d模块提供了一些非常有用的功能，例如SIFT和SURF等特征描述子。

然而，在OpenCV 4.x版本之后，官方决定将xfeatures2d模块从OpenCV核心库中移除，并将其放入了opencv_contrib库中作为可选模块。这意味着在新的OpenCV版本中，你需要单独安装opencv_contrib库，并确保xfeatures2d模块被编译和安装。

解决这个错误的最简单方法是降低你的OpenCV库版本到3.x系列，或者升级到OpenCV 4.x并同时安装opencv_contrib库。如果你选择升级到OpenCV 4.x，你可以在OpenCV官方网站上找到详细的安装和配置指南。

当你成功安装了opencv_contrib库并包含了xfeatures2d模块后，你就可以使用SIFT和SURF等特征描述子功能了，例如通过cv2.xfeatures2d.SIFT_create()来创建SIFT对象。

总之，要解决“AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'”错误，请确保你的OpenCV库版本支持xfeatures2d模块，并按照相应的安装和配置指南进行操作。

### 回答3：
AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 是由于cv2模块中不存在名为xfeatures2d的属性而导致的错误。这是由于OpenCV的版本问题引起的。

在较早的版本中，cv2模块中包含了名为xfeatures2d的子模块，其中定义了SIFT、SURF等特征检测算法。但在新的版本中，OpenCV将这些特征检测算法移动到了一个单独的contrib模块中，并删除了cv2模块中的xfeatures2d属性。

要解决此问题，有两个解决方案：

1. 如果您使用的是较早的OpenCV版本，请确保已正确安装和导入xfeatures2d模块。您可以尝试在代码中使用以下导入语句替换原来的导入语句：
`from cv2.xfeatures2d import SIFT` 或 `from cv2.xfeatures2d import SURF`

2. 如果您使用的是较新的OpenCV版本，您应该重新考虑使用其他特征检测算法，如ORB、AKAZE等，这些算法不依赖于xfeatures2d模块。

总之，要解决AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'错误，您需要检查您的OpenCV版本并采取相应的措施，包括导入正确的模块或使用其他算法。