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Question

我使用SURF来匹配两个图像。所以我不知道何时判断一张图片与另一张相似。请帮帮我好吗？

Answer 1

SURF 是计算机视觉算法，它有检测器和描述符，它不会告诉你两张图片是否相同。检测器检测兴趣点 (IP)，描述符将其描述为 64 位长向量。您应该在两个图像上同时运行 SURF 的检测器算法和描述符，并且使用一些匹配器算法（bruteforce，flann），您可以说这两个图像对于 X% 是相似的。我建议您尝试 ORB 或 Brief，但它们会生成二进制向量。一些有用的文章：这里 或这里您可以在第 225-228 页找到我的文章“手机上视觉标记的识别”

编辑：

matcher 的输出是描述符之间的距离向量。距离越小描述符越相似。

Answer 2

您应该检查 OpenCV 的示例文件descriptor_extractor_matcher.cpp。您可以通过将值汇总filteredMatches.distance为比较指标来自定义代码。它是描述符之间的距离（参见features2d.hpp）。

此外，如果要匹配两个图像，请使用 HSV 直方图比较。检查compareHist_Demo.cpp

Answer 3

这取决于需要多少相似度才能适合您的分类问题中的一个类别。

在最基本的情况下，您将拥有图像/对象的 n 维描述向量。然后，您可以将其拟合到训练集中对象的向量。不同的算法最适合不同的情况。OpenCV 在这里提供了不同的可能性。这些参数还取决于您愿意接受的误报百分比等。

你有一个训练集（学习你的分类器“学习”），你有一个测试集，你可以用它来控制你的系统的结果。如需更详细的帮助，您需要了解有关您的应用程序的更多信息，即要求、示例图像等。

编辑：示例 find_obj.cpp 不决定是否真的在场景 (box_in_scene.png) 中找到对象 (box.png)。它只会在场景中找到与盒子上找到的最对应的 SURF 点。这就是为什么还有错误匹配的点对。如果您想做出决定，如果匹配算作“找到”，您可以通过设置找到的匹配的最大平均距离（DMatch 结构的成员），或者检查一个好的转换矩阵是否可以进行计算（例如使用 findHomography）。这显示在以下教程中： http: //docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homography如果可能的话，我还建议使用 OpenCV 的新 cpp API 而不是相当复杂的 C API。它可能会降低程序的复杂性，从而更容易专注于应用程序的基本（算法）部分。另外，正如 Csabi 已经说过的，我还建议您看看 ORB。