opencv - 使用来自 openCV 的特征进行模板匹配

Question

我有一组模板图像，我需要比较测试图像并找到最佳匹配。鉴于我们有一个 SIFT 描述符，我选择最佳特征匹配，并且位于最佳匹配 3* 距离内的所有特征匹配都被认为是好的匹配。然后我把所有好的匹配的距离加起来。我不知道这是否是一个好方法，因为我认为我还应该考虑好匹配的数量，而不仅仅是好匹配之间距离的平均值。我是模板匹配的新手，所以我很感激你的意见。

Answer 1

在这些测试图像中，您正在寻找的模板是否始终处于相同的视角（未失真）？如果是这样，我会推荐一种比使用特征点匹配更准确的技术。OpenCV 提供了一个名为matchTemplate()的函数，甚至还有一个 gpu 实现。您的测量可以基于该函数的像素平均结果。

如果它们被扭曲，那么使用 SIFT 或 SURF 可能就足够了。您应该通过findHomography()发送您的点匹配，这将使用 RANSAC 删除异常值。在此测试中幸存下来的匹配数可用作确定是否找到对象的衡量标准。