我正在尝试构建一个闭环算法，但在开始开发之前，我想测试哪个特征描述符在真实数据集上工作得更好。
我有两张双向拍摄的走廊图像，一张进入房间，另一张离开同一个房间。因此它们代表相同的场景，但来自 2 个不同（相反）的观点。
我正在使用 OpenCV，并且已经为检测器、提取器和匹配器编写了代码。
但是现在看结果我发现有很多错误的匹配。我怎样才能放下它们？我尝试使用 cv::FindFoundamentalMat 但我不确定这是否是正确的方法。
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我发现这篇论文 ( ShmidtJAMRIS12 ) 完全符合我的想法，但我无法理解他们如何选择每个检测器和提取器的参数
Finding some kind of geometrical consistency is one of the basic ways of ensuring two matching images are the same place. A fundamental matrix may be ok, a homography may be ok if you match planar surfaces (as walls in corridors). If you work with a stream of images, you can also check if matches of consecutive images are consistent. Here is a paper that uses these techniques: http://webdiis.unizar.es/~dorian/dl.php?dlp=GalvezTRO12.pdf