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

这个错误通常是因为OpenCV版本不同导致的。在较旧的版本中，`BFMatcher`对象没有`knnMatch`方法，而只有`match`方法。但在较新的版本中，`BFMatcher`对象已经更新，具有`match`和`knnMatch`两种方法。

解决这个问题的方法是检查你正在使用的OpenCV版本，并根据版本选择正确的方法。如果你的OpenCV版本较旧，则只能使用`match`方法，而无法使用`knnMatch`方法。如果你的OpenCV版本较新，则可以使用两种方法。

如果你使用的是较新的OpenCV版本，但仍然遇到此错误，则可能是因为你的代码中存在其他问题。请检查你的代码并确保使用正确的方法名。

相关问题

'BFMatcher' object has no attribute 'knnMatch'

这个错误可能是因为你的代码中使用了 `BFMatcher` 的 `knnMatch` 方法，而 `BFMatcher` 对象本身并没有该方法。

在OpenCV中，`BFMatcher` 类实现了基于暴力匹配的特征点匹配算法。如果你想使用 `knnMatch` 方法，你需要使用 `cv2.DescriptorMatcher_create()` 创建一个新的匹配器对象，并指定其算法类型为 `cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED` 或 `cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING`。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `cv2.DescriptorMatcher_create()` 创建一个 `FLANN` 匹配器对象，并使用 `knnMatch` 方法进行特征点匹配：

import cv2

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.png', 0)
img2 = cv2.imread('img2.png', 0)

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB检测器检测特征点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建FLANN匹配器对象
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED)

# 使用knnMatch方法进行特征点匹配
matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择最佳匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow("matches", img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望能帮到你！

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)