OpenCV 的蛮力匹配器在第二次迭代时崩溃答案

【问题标题】：OpenCV's Brute Force Matcher crashes on second iterationOpenCV 的蛮力匹配器在第二次迭代时崩溃
【发布时间】：2013-07-14 10:16:18
【问题描述】：

我正在开发一个 OpenCV 项目，我正在尝试结合使用 ORB 特征检测器、BRISK 特征描述符和蛮力匹配器，通过我的网络摄像头提供的视频序列检测、匹配和跟踪特征。

目前，单张图片一切正常。我可以在屏幕上突出显示一个区域，将其提取为 ROI，检测其特征并将它们匹配回视频的第一帧。但是，当我尝试在视频序列上计算这个过程时，我的问题就出现了。

camera >> cameraFrame;
cv::cvtColor(cameraFrame, greyFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

BriskMatching::briskMatcher.findFrameFeatures(greyFrame, mask);
BriskMatching::briskMatcher.computeFrameDescriptors(greyFrame);

        if(BriskMatching::briskMatcher.getFirstFrame())
        {
            BriskMatching::briskMatcher.findImgFeatures(imgToMatch_1C);
            BriskMatching::briskMatcher.setFirstFrame(false);
            clearMask.copyTo(mask);
            BriskMatching::briskMatcher.computeImgDescriptors(imgToMatch_1C);
        }
    }

    BriskMatching::briskMatcher.match();
    BriskMatching::briskMatcher.mMatches.clear(); 
    cv::drawMatches(imgToMatch_1C, BriskMatching::briskMatcher.mImgORBFeatures, greyFrame, BriskMatching::briskMatcher.mFrameORBFeatures, BriskMatching::briskMatcher.mMatches, matchesImg, cv::Scalar(255, 255, 255));
    cv::imshow("Matches", matchesImg);

当我调用BriskMatching::briskMatcher.match(); 时，程序在运行时崩溃，但只是在程序循环的第一次迭代之后。下面是briskMatcher.match()函数中包含的代码...

void BriskMatching::match()
{
    mBfMatcher.match(mImgDescriptors,mFrameDescriptors, mMatches);
}

这与我得到的内存异常错误相结合，使我相信 match 函数试图使用的三个容器之一存在问题，主要是 mMatches 这是一个 std::vector<cv::KeyPoint> 我试图清除在再次使用之前通过调用mMatches.clear(); 来调用向量，尽管向量被清除，但我仍然在运行时崩溃。

是否有人对可能导致我崩溃的原因有任何见解或建议？我已经搞砸了一段时间了，它开始变得非常令人沮丧。

【问题讨论】：

也许你显示错误日志？

标签： c++ opencv vector crash

【解决方案1】：

我试图对你做同样的事情，我有一个包含很多检测器、提取器和匹配算法的程序，我遇到了和你一样的问题。

在我的情况下，我决定使用 ORB 检测器和 SIFT 提取器方法，如果我要使用 Knn-Matcher 或 FLANN-Matcher 并且它工作正常，但是当我使用这种方法实现 BFMatcher 时，我无法做到。最后，我决定将 ORB 提取器与 BFMatcher 一起使用，它可以工作。

我的代码是这样的：

 else if(botonORBisPressed){
         OrbFeatureDetector detector;
         for (int i=0; i<2; i++) {
             detector.detect(gray_image[i], keypoints[i]);
         }

         //Extractor method depends on Matcher.
         if (botonBFPulsado == true) {
             Ptr <DescriptorExtractor> extractor = DescriptorExtractor::create("ORB");
             if(!extractor)
             {
                 cout << "Error creating feature descriptor" << endl;
                 getchar();
             }

             for (int i=0; i<2; i++) {
                 (* extractor).compute( gray_image[i], keypoints[i], descriptors[i] );
             }
         }

         if ((botonFlannisPressed == true) || (botonKnnisPressed == true)) {
             //Use SIFT algorithm to do the matching
             SiftDescriptorExtractor extractor;
             for (int i=0 ; i<2 ; i++) {
                 extractor.compute(gray_image[i], keypoints[i],descriptors[i]);
             }
         }
     }

如果您想使用提取器-SIFT 方法，我建议您使用其他匹配器算法，例如我所做的，但是如果您愿意，您可以对我做同样的事情（取决于匹配方法，使用一个或其他提取器），您将比较结果。

【讨论】：