從SIFT BF-Match的多個圖像中找到最匹配的圖像

我已經閱讀了很多關於使用SIFT和蠻力匹配如this和this將圖像與多個圖像進行匹配的問題。是否可以做多種一對一的匹配？我想要做的是以下幾點。從SIFT BF-Match的多個圖像中找到最匹配的圖像

通過查詢圖像循環中的一個目錄
每個圖像提取SIFT關鍵點和描述符
（與SIFT再次）做一個匹配每列車/模板圖像
得到模板圖像（例如最小歐幾里德距離？）
使用此最佳模板圖像並計算此模板圖像和當前查詢圖像之間的仿射變換。

直到現在，我成功了，直到第3步，並堅持在那一點。

我使用的是Opencv 2.7.12和python 2.7。由於此版本中沒有drawMatches，因此我正在使用此實現。 https://stackoverflow.com/a/26227854/6677891

2017-03-31 gaya

你可以在你從BF-比賽獲得比賽運行RANSAC，從[這裏]測試單應矩陣的有效性（http://stackoverflow.com/questions/14954220/how-to-check-if-obtain-homography-matrix-is-good）或[here]（http://stackoverflow.com/questions/42505299/finding-if-two-images-are-similar/42515173# 42515173）並進行轉換。當然，歐幾里德也應該工作。我有點不明白你爲什麼被卡住 –

@RickM。是的，我可以解決它。謝謝。 – gaya

我的解決方案有幫助嗎？ –

第1步：對您從BF-Match獲得的匹配運行RANSAC。

步驟2：測試單應性矩陣的有效性/善等here

步驟3：如果所述單應性矩陣是好的，transform。

Ofcourse歐幾里德應太

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2017-04-04 14:35:33

從SIFT BF-Match的多個圖像中找到最匹配的圖像

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