Python

Question

我正在尝试执行一个程序来检测 python 中图像的 SIFT 特征，但我经常收到一条错误消息："Segmentation fault (core dumped)"。我的一段代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img1 = plt.imread("test1.png").astype('uint8')
img2 = plt.imread("test2.png").astype('uint8')
sift = cv2.SIFT()

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

###FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50)

###match of the points
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

我在 python 中尝试过，有时会收到此错误消息：分段错误（核心已转储）。因此我想阻止它或使用更稳定的方法。我正在查看 Skimage 以找到等效的

Answer 1

出现此错误是因为您使用了过多的设备内存 (RAM)。现在几乎没有什么可行的解决方案 -

升级设备。升级您的设备或使用 AWS（也提供免费套餐）
改进代码。

注意 - SIFT 的计算成本很高，找出兴趣点会占用大量内存，因此您最好一次尝试一张图像，或者缩小图像然后再尝试

Python - 使用 Opencv 计算 SIFT freatures：内核死亡：分段错误（核心转储）我们如何防止这种情况发生？

Python - computing SIFT freatures using Opencv: the kernel died :Segmentation fault (core dumped) how can we prevent that?

opencv

pattern-matching

sift