matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\flann\src\miniflann.cpp:336: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function 'cv::flann::buildIndex_' > type=0 >

这个错误通常是由于输入数据格式不正确导致的。请确保你传递给 `knnMatch` 函数的 `des1` 和 `des2` 参数是具有相同数据类型和形状的 Numpy 数组。如果这些数组不是浮点数类型，请先将它们转换为浮点数类型。另外，确保你正在使用支持的匹配器类型。如果你使用的是 FLANN 匹配器，请检查是否已正确安装 OpenCV 的 FLANN 模块。

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def get_good_match(des1, des2,): matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED) matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2) good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good.append(m) return good 这段代码含义

这段代码是一个函数，输入参数为两个图像的特征描述符 `des1` 和 `des2`，输出为两个图像匹配的好的特征点对应关系。具体实现如下：

1. 创建一个基于FLANN的特征描述符匹配器 `matcher`。
2. 使用 `matcher` 对两个特征描述符 `des1` 和 `des2` 进行匹配，得到最接近的两个匹配点 `m` 和 `n`。
3. 对于每个匹配对 `(m, n)`，如果 `m` 点与 `n` 点的距离小于 `0.75` 倍的 `n` 点距离，则将其视为好的匹配点并添加到 `good` 列表中。
4. 返回所有好的匹配点对应关系。

这段代码的作用是实现图像匹配，可以用于计算机视觉和图像处理领域的许多应用，例如目标跟踪、三维重建、图像拼接等。

matches = flann.match(des1,des2)执行的是什么操作?

这段代码使用了 FLANN 匹配器对两个图像的特征描述子进行匹配。具体来说，`flann.match(des1, des2)` 函数接受两个参数，分别是两个图像的特征描述子，返回一个 `DMatch` 对象列表，表示两个图像中的匹配点对。在这个过程中，FLANN 匹配器会使用快速的最近邻搜索算法（Fast Approximate Nearest Neighbor Search）来查找最佳匹配点对。这个过程中，匹配器会考虑每个查询图像中的特征描述子，然后在训练图像中查找最接近的特征描述子，并计算它们之间的距离。如果距离小于一定的阈值，则认为两个特征描述子匹配。最后，匹配器会返回匹配点对的列表。