Opencv Flannbasedmatcher

У меня проблема с:
резюме :: FlannBasedMatcher
Точнее с помощью метода knnMatch.
Моя программа принимает в качестве входных данных и IplImage * и обнаруживает лицо, затем обрезает лица и сравнивает найденное лицо с изображением, хранящимся на моем компьютере. Если я получил более 10 хороших совпадений, он пишет на стандартный выход Matched.

Загруженные изображения не являются оттенками серого. Это важно?

Моя проблема в том, что это работает, но в течение случайного количества времени, которое варьируется от 1 минуты до 3 минут больше или меньше.

Сообщения об ошибках всегда появляются в методах knnMatch. Вот они (обратите внимание, что каждый раз есть только один из них):

OpenCV Error: Assertion failed ((globalDescIdx>=0) && (globalDescIdx < size())) in           getLocalIdx, file    /opt/local/var/macports/build/_opt_mports_dports_graphics_opencv/opencv/work/opencv-  2.4.9/modules/features2d/src/matchers.cpp, line 163
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type cv::Exception:   /opt/local/var/macports/build/_opt_mports_dports_graphics_opencv/opencv/work/opencv-2.4.9/modules/features2d/src/matchers.cpp:163: error: (-215) (globalDescIdx>=0) && (globalDescIdx < size()) in function getLocalIdx

Я не понимаю, почему это исключение …

Вот мой код:

int        DroneCV::matchFaces()
{
std::vector<cv::KeyPoint> keypointsO;
std::vector<cv::KeyPoint> keypointsS;
cv::Mat descriptors_object, descriptors_scene;
cv::Mat foundFaces(this->_faceCut);
cv::FlannBasedMatcher matcher;
std::vector<std::vector<cv::DMatch>> matches;
std::vector<cv::DMatch> good_matches;
cv::SurfDescriptorExtractor extractor;
cv::SurfFeatureDetector surf(this->_minHessian);

surf.detect(foundFaces,keypointsS);
surf.detect(this->_faceToRecognize,keypointsO);
if (!this->_faceToRecognize.data || !foundFaces.data)
{
this->log("Fail to init data in DronceCV::matchFaces");
return (0);
}

extractor.compute(foundFaces, keypointsS, descriptors_scene);
extractor.compute(this->_faceToRecognize, keypointsO, descriptors_object);

if(descriptors_scene.empty())//descriptors_scene.type()!=CV_32F)
{
this->log("Descriptor got wrong type");
descriptors_scene.convertTo(descriptors_scene, CV_32F);
return 0;
}
if(descriptors_object.type()!=CV_32F || descriptors_scene.type()!=CV_32F)
{
this->log("TYPE OBJECT " + std::to_string(descriptors_object.type()));
this->log("TYPE SCENE " + std::to_string(descriptors_scene.type()));
return (0);
}
//Both image must be in grayscale ???
try {
matcher.knnMatch( descriptors_object, descriptors_scene, matches, 5 ); // find the 2 nearest neighbors

} catch (cv::Exception e) {
this->log(e.err);
}
good_matches.reserve(matches.size());
for (size_t i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
if (matches[i].size() < 2)
continue;
const cv::DMatch &m1 = matches[i][0];
const cv::DMatch &m2 = matches[i][1];

if(m1.distance <= this->_nndrRatio * m2.distance)
good_matches.push_back(m1);
}
this->log("Number of good matches" + std::to_string(good_matches.size()));
foundFaces.release();
if (good_matches.size() > 8)
return (1);
else
return (0);

}

void        DroneCV::analyzeFrame(IplImage *img)
{
if (!img)
{
this->log("Frame empty");
return;
}

if (this->detectFaces(img) == 1)
{
if (this->matchFaces() == 1)
{
this->log("Matched");
cvReleaseImage(&this->_faceCut);
}
}
}

Заранее спасибо за помощь