The Behavior of the cv2.ORB algorithm changes from version 4.1.2.30 to 4.2.0.32

Bắt đầu với trình tái hiện inline của alignImages và chạy nó với các phiên bản OpenCV-Python được liệt kê trên Windows 10 bằng các ảnh đầu vào giống hệt nhau. So sánh các keypoint ORB, các match, homography và thời gian chạy để xác định liệu hồi quy nằm trong package Python hay phần lõi OpenCV. Công việc được xem là hoàn tất khi hồi quy được giải thích và khắc phục, hoặc issue được chuyển đến dự án phù hợp kèm một trường hợp tái hiện tối thiểu.

Expected behaviour

I use the ORB image registration algorithm and it worked until 4.1.2.30. Same solution on same data!

Actual behaviour

From Version 4.1.2.32 to newest (4.5.1.48) it has a different (wrong) solution on the same data AND it needs about 3 times more time.

Steps to reproduce

def alignImages(im, imRef):
    MAX_FEATURES = 1000
    GOOD_MATCH_PERCENT = 0.5

    # Detect ORB features and compute descriptors.
    orb = cv2.ORB_create(MAX_FEATURES, scaleFactor=2, WTA_K=4, scoreType=cv2.ORB_HARRIS_SCORE, patchSize=61)

    keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(im, None)
    keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(imRef, None)
    #print('after kp2: ', time.time() - t)

    print('len keypoints:', len(keypoints1), ' ',len(keypoints2))

    # Match features.
    matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING)
    matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2, None)

    #print('after matcher: ', time.time() - t)

    # Sort matches by score
    matches.sort(key=lambda x: x.distance, reverse=False)

    # Remove not so good matches
    numGoodMatches = int(len(matches) * GOOD_MATCH_PERCENT)
    matches = matches[:numGoodMatches]

    # Extract location of good matches
    points1 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)
    points2 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)

    for i, match in enumerate(matches):
        points1[i, :] = keypoints1[match.queryIdx].pt
        points2[i, :] = keypoints2[match.trainIdx].pt

    # Find homography
    h, mask = cv2.findHomography(points1, points2, cv2.RANSAC)
    return h

• operating system: WIN 10 64-bit

Issue submission checklist

sorry, i don't know if it is a opencv-python issue or a opencv issue.