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

这个错误通常是由于使用的OpenCV版本过旧导致的，因为在旧版本中`BFMatcher`类确实没有`knnMatch`方法。解决方法是更新OpenCV版本或使用其他匹配算法。

如果您已经使用了最新版本的OpenCV，则可能是因为导入了错误的模块或使用了错误的类别名。您可以尝试检查您的代码中是否有这些问题，并根据需要进行更正。

相关问题

解决AttributeError: 'BFMatcher' object has no attribute 'knnMatch'

这个错误通常是因为版本问题导致的。在 OpenCV 2.x 中，BFMatcher 类没有 knnMatch 方法，而在 OpenCV 3.x 中，BFMatcher 类已经添加了 knnMatch 方法。

如果你使用的是 OpenCV 2.x 版本，则应该改用 match 方法，而不是 knnMatch 方法。如果你使用的是 OpenCV 3.x 版本或更高版本，则应该使用 knnMatch 方法。

因此，你需要检查你的 OpenCV 版本并相应地更改你的代码。如果你使用的是 OpenCV 2.x 版本，则应该将代码中的 knnMatch 替换为 match。如果你使用的是 OpenCV 3.x 版本或更高版本，则应该保留 knnMatch 方法。

以下是 OpenCV 2.x 中使用 BFMatcher 的示例代码：

import cv2

img1 = cv2.imread('img1.png', 0)
img2 = cv2.imread('img2.png', 0)

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.match(des1,des2)

# Draw first 10 matches.
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:10], flags=2)

cv2.imshow("Matches", img3)
cv2.waitKey(0)

以下是 OpenCV 3.x 中使用 BFMatcher 的示例代码：

import cv2

img1 = cv2.imread('img1.png', 0)
img2 = cv2.imread('img2.png', 0)

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT_create()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2,k=2)

# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append([m])

# Draw first 10 matches.
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good[:10],flags=2)

cv2.imshow("Matches", img3)
cv2.waitKey(0)

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。