在openCV中查找SURF的完全匹配

我使用openCV Surf追蹤器來查找兩個圖像中的精確點。如您所知，Surf會在兩張圖片中返回許多特徵點。我想要做的是使用這些功能參數來找出哪些匹配是完全正確的（真正的正匹配）。在我的申請中，我只需要真正的正面匹配。在openCV中查找SURF的完全匹配

這些參數存在：黑森州，拉普拉斯，距離，大小，迪爾。

我不知道如何使用這些參數？是完全匹配有更少的距離還是更粗麻布？拉普拉斯可以提供幫助嗎？大小或目錄可以幫助嗎？

我如何找到完全匹配（真正的正面）？

來源

2010-07-06 Tive

我即將發佈的答案僅僅是我的猜測，因爲我沒有測試過它是否完全按預期工作。通過比較由opencv返回的3個隨機候選特徵點之間的相對極距，並將其與模板中的對應點進行比較（有一定的誤差），您不僅可以計算真正正確率的概率，還可以計算角度和您的匹配模式的規模。

乾杯！

來源

2010-07-13 18:39:06 Erfan

很明顯，你不能100％確定哪些點真正匹配。您可以通過調整SURF參數來增加（在性能成本中）正數（請參閱一些鏈接here）。根據您的實際任務，您可以使用強大的算法來消除異常值，即如果執行某種模型擬合，則爲RANSAC。另外，如Erfan所說，您可以使用空間信息（查看「彈性束圖匹配」和Spatial BoW）。

來源

2010-07-24 12:58:10 Cfr

我找不到文章，你能指點點嗎？ – 2013-12-08 08:43:11

查看「Elastic Bunch Graph Matching」和[Spatial BoW]（http://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model_in_computer_vision#Limitations_and_recent_developments）。 – Cfr 2014-01-16 21:37:42

您可以採取以下策略找到查詢描述符和圖像之間非常體面的比賽 -

使用2 NN搜索圖像描述符中查詢描述符和以下條件 -

如果距離（第一場比賽）< 0.6 *距離（第二場比賽）第一場比賽是「良好的比賽」。

過濾掉誤報。

來源

2012-02-26 19:13:34

這稱爲比率測試，看起來比普通的<= 3 * min_dist更好。 – 2013-12-08 08:42:27

在openCV中查找SURF的完全匹配

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