matches, scores = detector.match(image_gray,threshold=20)报错OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\rgbd\src\linemod.cpp:1397: error: (-215:Assertion failed) sources.size() == modalities.size() in function 'cv::linemod::Detector::match'

时间: 2023-07-03 11:09:21 浏览: 120
这个错误提示是在调用OpenCV的`cv::linemod::Detector::match`函数时出现了断言错误,具体是因为`sources`和`modalities`的大小不一致导致的。 根据OpenCV官方文档,这个函数的参数说明如下: ``` int cv::linemod::Detector::match(InputArrayOfArrays sources, float threshold, std::vector<Match>& matches, InputArray mask = noArray(), std::vector<int>* class_ids = NULL, std::vector<int>* template_ids = NULL, OutputArray quantized_image = noArray()) const ``` 其中,`sources`是一个输入数组的数组,表示输入图像。每个输入数组都是一个包含了一个或多个渐变方向直方图的Mat对象。而`modalities`是一个由整数构成的向量,表示每个输入数组对应的模态。在`cv::linemod::Detector::addTemplate`函数中,每个添加的模板都会被分配一个模态,而`sources`中的每个输入数组都必须与之前添加的模板使用相同的模态。 因此,你需要检查一下你的代码中是否存在以下问题: - `sources` 数组的大小和 `modalities` 向量的大小不一致。 - `sources` 数组中的某个输入数组使用了一个之前未定义的模态。 - `sources` 数组中的某些输入数组与之前添加的模板使用的模态不一致。 如果以上问题都不存在,那么你可能需要检查一下输入的图像数据是否正确,以及函数调用的其他参数是否正确。
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我想在以下这段代码中,添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

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