Python｜OpenCV｜リストのqueryIdxについて

Question

いつもお世話になっています。

前提・実現したいこと

2つの画像
(1つは風景画像(A.jpg)もう1つは風景画像の部分トリミング画像(B.jpg))
の特徴点を取得し、マッチするところに線を引いてもらう
マッチング処理をしようと思っています。

下記のコードを実行すると、src_ptsのところでストップしてしまいます。
VisualStudioではハンドルされていない例外として
下記のエラーメッセージが出ました。
メッセージの意味を調べてみると、queryIdxが存在していないとあったのですが、

変数m内にはqueryIdxが存在していて、何のことかわかりませんでした。

エラーメッセージでググってみると、5.のサイトがヒットしました。
ベストアンサーを見てみると、
goodにmを追加するとよいとあるのですが、
どのように追加するのかよく分かりません。

他の参考にしたサイトでは、同じコードで動いていたのですが、
何が良くなかったのでしょうか。

参考にしたサイトは
1.【opencv 基礎知識 #4】動画の手ぶれ補正をpython実装 (AKAZE, KNN, RANSAC)
2.画像から特徴量を抽出し、透視変換行列を導出して画像を変形する
3.特徴点のマッチングとHomographyによる物体検出
4.OpenCVで特徴量の座標を取得する
5.OpenCV : AttributeError: 'list' object has no attribute 'queryIdx'
です。

発生している問題・エラーメッセージ

'list' object has no attribute 'queryIdx'

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

MIN_MATCH_COUNT = 10

# 画像ファイルの読み込み
img1 = cv2.imread('A.jpg')
img2 = cv2.imread('B.jpg')

# AKAZE
detector = cv2.AKAZE_create() # keypoints|7334

# 特徴量の検出と特徴量ベクトルの計算
kp1, des1 = detector.detectAndCompute(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), None)
kp2, des2 = detector.detectAndCompute(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), None)

# Brute-Force Matcher生成
bf = cv2.BFMatcher()

# 特徴量ベクトル同士をBrute-Force&KNNでマッチング
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# データを間引きする
ratio = 0.5
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < ratio * n.distance:
        good.append([m])

# 対応する特徴点同士を描画
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, good, None, flags=2)

if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
    M, mask = cv2.findHomography(dst_pts, src_pts, cv2.RANSAC)

height, width = img2.shape
img2_trans = cv2.warpPerspective(img2, np.linalg.inv(M), (width, height))

# 表示
cv2.imshow("keypoints", img2_trans)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.7
OpenCV4.1
VisualStudio2019

Answer 1

はい。いいえ。そうではありません。
functionがどの形式を求めているか確認する必要があります。

描画用の'good'

good.append([m])
#　中略
cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,None,flags=2)

Homography用の 'good'

good.append(m)
#　中略
src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)

Answer 2

5のリンクで書かれているのは、

for m, n in matches:
    if m.distance < ratio * n.distance:
        good.append([m])

の
good.append([m])ではなく、good.append(m)だということです。

[追記]
まず、queryIdxのエラーが出る原因を理解されていますでしょうか？
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)におけるmはリスト型になっています。
29行目でgoodに要素を追加した時のmと記号が同じなのでわかりづらいので、記号を以下のように変えると
src_pts = np.float32([kp1[M.queryIdx].pt for M in good]).reshape(-1, 1, 2)
Mはmではなく[m]なのです。ゆえに、queryIdxは存在しないと言われています。

一方で、cv2.drawMatchesKnn関数の引数ではコメント頂いているようにリストで渡す必要があります。
安直に対応するなら、上のコードのm.queryIdxをm[0].queryIdxにしてしまえば動きます。
あるいは、5のリンクの２番めの解答（AliErenさんの解答）のようにしても良いと思います。

あと、height, width = img2.shapeはheight, width, channel = img2.shapeにしないとエラーが出ました。

こちらの環境では（意図したものかはわかりませんが）、画像が表示されるところまでは動きました。　以上

Comments

[P5_USER]

sin_250さん
回答ありがとうございます。

試したところ、
img3 = のところでストップしてしまいました。
エラーメッセージは、
<built-in function drawMatchesKnn> returned NULL without setting an error
でした。

[]をつけると、次のコードまで行ってくれるので、
やはり、good.append([m])が正しいと思うのです。

[Higashikawauchi]

はい。いいえ。そうではありません。
functionがどの形式を求めているか確認する必要があります。

描画用の'good'
```python
good.append([m])
#　中略
cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,None,flags=2)
```

Homography用の 'good'
```python
good.append(m)
#　中略
src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
```